Usefulness of differential somatic cell count for udder health monitoring: Identifying referential values for differential somatic cell count in healthy quarters and quarters with subclinical mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis, an inflammation of the udder primarily caused by an IMI, is one of the most common diseases in dairy cattle. Somatic cell count has been widely used as an indicator of udder inflammation, assisting in the detection of subclinical mastitis. More recently, differential SCC (DSCC), which represents the combined proportion of lymphocytes and polymorphonuclear leukocytes, has become available for routine dairy milk screening, although it was not yet widely studied. Therefore, the objective of this study was to assess and compare the usefulness of quarter-level SCS or DSCC to predict the probability of subclinical mastitis. Additionally, our goals included estimating the sensitivity (Se) and specificity (Sp) of SCS and DSCC across all potential cut-off values. The current study was an observational study conducted on commercial dairy farms. Five dairy herds were selected using a convenience sampling. A Gaussian finite mixture model (GFMM) was applied to investigate the latent quarter subclinical mastitis status with either measurement, SCS or DSCC. Posterior values for SCS and DSCC obtained from the GFMM were used for predictive estimation of the parameters. The estimated SCS distribution for healthy quarters had a mean (SD) of 1.4 (1.3), and, for quarters with subclinical mastitis, it was 4.5 (2.4). For DSCC, the estimated mean was 55.6% (15.2) for healthy quarters, whereas it was 80.4% (6.4) for quarters with subclinical mastitis. The most discriminant cut-off for SCS, as indicated by the Youden index, was 3.0, corresponding to exactly 100,000 cells/mL. At this threshold, the Se and Sp of SCS were 0.73 (95% Bayesian credible interval [BCI]: 0.70-0.77) and 0.90 (95% BCI: 0.89-0.91), respectively. The most discriminant cut-off point for DSCC was 70.0%, with corresponding Se and Sp values of 0.95 (0.93, 0.96) and 0.83 (0.81, 0.85), respectively. For the SCS analysis, we obtained predictive probabilities of subclinical mastitis approaching 0 and 100%, with only a narrow range of SCS results yielding intermediate probabilities. On the other hand, predictive probabilities ranging from 0 to 90% were obtained for DSCC analysis, with a large range of DSCC results presenting intermediate probabilities. Thus, SCS seemed to surpass DSCC for predicting subclinical mastitis. These findings provided a foundation for future studies to further explore and validate the efficacy of GFMM for diagnostic tests yielding quantitative results.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».