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Enregistrement W4406972309 · doi:10.3168/jds.2024-25580

Optimization of a milk pregnancy-associated glycoprotein enzyme-linked immunosorbent assay test for pregnancy in Holstein cows using time-dependent cut-points between 23 and 90 days after insemination

2025· article· en· W4406972309 sur OpenAlexaffabout
J. Durocher, R K Moore, Elouise Molgat, S.J. LeBlanc, Simon Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheUniversity of GuelphSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInseminationPregnancyArtificial inseminationPregnancy testGlycoproteinAndrologyAnimal scienceObstetricsBiologyMedicineBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our hypothesis was that the accuracy of a commercial milk pregnancy-associated glycoprotein (PAG) ELISA test using the same thresholds at all stages of gestation would be improved by adjusting the cut-points according to the number of days since last breeding (DSLB) between 23 and 90 d after insemination in Holstein dairy cows. Our objectives were to develop a DSLB-specific set of thresholds that would provide better test performance under field conditions and provide more information for the inconclusive test results, by dichotomizing these into "probably open" and "probably pregnant" categories. Milk samples (n = 182,738) submitted to the Lactanet (Canadian Dairy Herd Improvement) laboratory from 2013 to 2021 for pregnancy testing using a commercial PAG ELISA test were compared with records on insemination outcomes. The data were separated randomly into a training dataset used to develop the DSLB-specific interpretation grid and a validation dataset to quantify its test characteristics and compare the performance of the DSLB-specific and fixed thresholds. Our aim was to achieve negative predictive value >0.99 at all stages of test use and positive predictive value (PPV) ≥0.95 at ≤59 d and ≥0.99 between 60 and 90 d after insemination. Neither approach met these targets between 23 and 25 DSLB. The DSLB-specific interpretation grid had greater PPV than the fixed threshold between 26 and 49 DSLB and met the targets. Both approaches were very near the targets of performance between 50 and 90 DSLB. The DSLB-specific interpretation grid has a similar prevalence of inconclusive test results compared with the fixed threshold but provided additional information on the likelihood of the cow being pregnant or open. Classification of milk PAG results using DSLB-specific cut-points improved the predictive value of pregnancy diagnosis between 23 and 49 d after insemination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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