Real-time pathologist-assisted field postmortem examinations of beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Postmortem examination of deceased production animals with appropriate ancillary testing is fundamental to determining causes of morbidity and mortality. Reaching a definitive diagnosis is crucial to evidence-based herd management and treatment decisions that safeguard animal health and welfare, food safety, and human health. However, for a range of reasons, carcasses sometimes cannot be examined in a veterinary diagnostic laboratory. As a result, postmortem examinations of farmed animals, including cattle, are often performed on-farm by the referring veterinarian (rVet) with tissue samples submitted to a veterinary diagnostic laboratory for ancillary testing. For various reasons, field postmortems can be associated with lower diagnostic rates. We investigated real-time pathologist-assisted field postmortem examination (rtPAP) assistance to beef cattle rVets to gauge any improvement in attaining a final diagnosis. We found that rtPAPs improved the success of reaching a final diagnosis compared to unassisted field postmortem examinations. Both the participating bovine rVets and the pathologists saw benefits to the rtPAPs, with bovine rVets indicating that they would utilize this service in the future if available. Our proof-of-concept study demonstrated the positive role of rtPAPs in diagnosing beef cattle disease and speaks to the need for telepathology services supporting food animal rVets and producers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».