Prevalence of Microbial Isolates Cultured from Endometrial Swab Samples Collected from United Kingdom Thoroughbred Mares from 2014 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Determining whether endometrial microbial isolates are pathogens, contaminants, or even part of the “normal” microbiome is extremely complex, particularly given the absence of “gold standard” tests for endometritis. Population-level benchmarking and temporal monitoring can provide novel insights and a wider context to improve understanding. This study aimed to (i) estimate the prevalence of endometrial isolates from swabs of Thoroughbred broodmares in Newmarket, UK between 2014 and 2020; and (ii) evaluate the effects of year, mare age, and cytology findings on isolate prevalence. Generalised linear mixed models with a logit link, both null models and models using year of sampling, mare age, or cytology findings as predictors, were fitted to estimate isolate prevalence. Over the 7-year period, data were available from 18,996 endometrial-swab samples from 6050 mares on 290 premises. The overall isolate prevalence was 35.5% (95% confidence interval (CI) 33.0–37.9), and this varied significantly between years. The most prevalent isolates were β-hemolytic Streptococcus (17.9; 95% CI: 17–19) and E. coli (10.3%; 95% CI: 9.0–11.6). Isolate prevalence increased with mare age except for E. coli isolates, and with increasing category of cytology findings except for α-hemolytic Streptococcus isolates. The results provide novel estimates of isolate prevalence and highlight knowledge gaps around potential complexities in the interpretation of findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».