Usefulness of differential somatic cell count for udder health monitoring: Diagnostic performance of somatic cell count and differential somatic cell count for diagnosing intramammary infections in dairy herds with automated milking systems
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis poses significant economic challenges for dairy farms. Therefore, enhancing the accuracy of diagnostic methods for detecting IMI can potentially improve prevention, control, and treatment strategies. The SCC is a well-established parameter for identifying inflammation resulting from IMI. Given the recent introduction of differential somatic cell count (DSCC) for routine milk sample screening, limited research has been conducted to assess its additional benefits for diagnosing IMI. Therefore, our main objective was to evaluate the diagnostic accuracy of SCC, DSCC, and SCC-DSCC combinations in detecting IMI caused by any pathogen or by major pathogens using quarter milk samples. Five dairy herds using automated milking systems were selected using convenience sampling in Québec, Canada. Determination of SCC and DSCC was performed by Lactanet (Ste-Anne de Bellevue, QC, Canada) using a CombiFoss 7 DC instrument. A 5-populations 2-tests Bayesian latent class models was used, with bacteriological culture employed as the imperfect reference test. Posterior estimates for sensitivity (Se), specificity (Sp), and the predictive values for 2 hypotheticals IMI prevalences due to any pathogen or major pathogens were computed. The proportion of quarters positive for any pathogen or major pathogen using milk culture was 31.7% (5,125/16,176) and 5.4% (871/16,176), respectively. For the detection of IMI by any pathogen, using a serial interpretation for the combination of SCC ≥100,000 and DSCC at ≥65% increased the Sp from 0.71 (95% Bayesian credible intervals [95BCI]: 0.70, 0.72) to 0.84 (95BCI: 0.83, 0.86) compared with SCC alone at the cutoff ≥100,000 cells/mL, although resulting in a slight decrease in Se from 0.49 (95BCI: 0.43, 0.54) to 0.46 (95BCI: 0.42, 0.50). Moreover, for detecting IMI caused by major pathogens, combining SCC at the threshold of ≥100,000 cells/mL and DSCC at the threshold of ≥65% using serial interpretation increased the Sp from 0.68 (95BCI: 0.67, 0.69) to 0.80 (95BCI: 0.79, 0.81) compared with SCC alone at the ≥100,000 cells/mL threshold. Our findings suggest that DSCC could be combined with SCC to provide a modest improvement in Sp with minimal compromise in Se for identifying IMI caused by any or by major pathogens. In addition, DSCC combined with SCC provided a small improvement in Se for detecting any pathogen using the parallel interpretation. However, no improvements in Se were observed when using the combination of SCC and DSCC for detecting major pathogens.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».