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Enregistrement W4393320581 · doi:10.3168/jds.2023-24484

Removing bovine leukemia virus–infected animals with high proviral load leads to lower within-herd prevalence and new case reduction

2024· article· en· W4393320581 sur OpenAlexafffund
Sulav Shrestha, Karin Orsel, Casey J. Droscha, Sanjaya Mijar, Frank van der Meer

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta MilkAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésBovine leukemia virusHerdCullingTransmission (telecommunications)BiologyIncidence (geometry)Veterinary medicineVirologyVirusAnimal scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine leukosis is prevalent in the North American dairy industry, and its effect on animal health and production is widely documented. However, not all bovine leukemia virus (BLV)-infected animals transmit the virus equally. Animals with high proviral loads (HPL) of BLV are associated with higher transmission risks, and therefore, their removal may reduce transmission and eventually within-herd prevalence. We aimed to evaluate the impact of selectively removing HPL cows on the within-herd BLV prevalence and incidence rate of BLV infection in 10 dairy herds. Annual blood or milk samples (or both) were collected from adult cows over 3 yr. Positivity with BLV were determined by ELISA tests, and proviral loads in blood of BLV-positive animals were estimated with BLV SS1 quantitative PCR assays. Herd managers were encouraged to consider the proviral load when making culling decisions and implement BLV control practices. Cows with high proviral load had the highest relative risk of removal, indicating the farmers prioritized HPL cows for culling. The within-herd BLV prevalence decreased significantly in 4 herds, whereas BLV incidence rate decreased in 9 herds. Over the 3 yr, the proviral load demonstrated a relatively stable level, suggesting a single proviral load test in an adult cow may suffice to make culling decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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