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Enregistrement W4283774130 · doi:10.3168/jds.2022-21905

Bayesian estimation of sensitivity and specificity of a milk pregnancy-associated glycoprotein ELISA test for pregnancy diagnosis between 23 and 27 days after insemination in Holstein dairy cows

2022· article· en· W4283774130 sur OpenAlexaff
J. Durocher, R K Moore, Mélina Castonguay, A. Albaaj, S.J. LeBlanc, Simon Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité de MontréalSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInseminationPregnancyTransrectal ultrasonographyDairy cattlePregnancy testMedicineGynecologyAnimal scienceSemenArtificial inseminationObstetricsMathematicsAndrologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnancy diagnosis using pregnancy-associated glycoprotein (PAG) ELISA technology in blood or milk samples is validated from 28 d after insemination in dairy cows. The objective of this study was to estimate the sensitivity (Se) and specificity (Sp) of a commercial milk PAG-based ELISA in Holstein dairy cows between 23 and 27 d after insemination. Milk samples (n = 268) from 257 Holstein dairy cows 23 to 27 d after AI were submitted for PAG ELISA testing. Pregnancy status was confirmed by either a second milk PAG ELISA test conducted between 28 and 50 d after insemination (n = 200) or transrectal ultrasonography performed between 28 and 59 d after insemination (n = 68). A Bayesian latent class model was used to compare the paired results from the test at 23 to 27 d after AI test to the reference test. The latent class model typically used for comparing 2 or more imperfect tests was extended to include the possibility of pregnancy loss between the 23 to 27 d test and the reference test. Informative priors for the probability of pregnancy loss, and for the Se and Sp of the PAG and ultrasonography reference tests were obtained from the scientific literature. Estimated median Se and Sp of the PAG ELISA test conducted between 23 and 27 d after AI were 0.98 (95% credible interval 0.93 to 1.0) and 0.98 (0.89 to 1.0), respectively, when using a standardized corrected optical density threshold of 0.15. Although the accuracy of the test under investigation was excellent, more data will be needed to confirm the optimal diagnostic cut point for PAG in milk for early pregnancy diagnosis in this time window. The optimal timing of pregnancy diagnosis will depend on herd-specific logistics and the action to be taken to re-inseminate nonpregnant cows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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