BOVINE LEUKAEMIA VIRUS IN MILK SAMPLES: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Bovine leukaemia virus (BLV), a relative of viruses such as HTLV-1 and -2, is a leading causative agent of enzootic bovine leucosis (EBL). This affects both dairy and beef cattle worldwide. It's essential to understand the BLV prevalence in milk for reasons spanning livestock health, food safety, and international trade. This systematic review and meta-analysis sought to determine the prevalence of BLV in bovine milk based on current primary research. A literature search was carried out across several databases, including PubMed, EMBASE, and Web of Science up to 3 October 2023 identify primary research reporting BLV counts in milk samples. The modified Newcastle-Ottawa scale was employed to gauge the quality of the incorporated studies. We conducted the meta-analysis using a random effects model. All statistical evaluations were carried out using R software, version 4.2. From an aggregate of 14,472 samples taken from 7 distinct studies, we determined a pooled BLV prevalence of 32% (95% CI: 0.23 – 0.42) in milk samples of dairy cow. However, there was significant heterogeneity, as indicated by an I² value of 99%. Sensitivity analyses revealed that specific studies exerted a considerable influence on the overall results. Utilizing both Doi plots and the LFK index, no significant publication bias was detected. The considerable presence of BLV in milk samples underscores necessitates further extensive research to grasp its broader implications and potential risks in animal and milk consumer health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».