Thoracic Ultrasonography Findings and Their Association With Respiratory Pathogens in 221 Young Beef Cattle at Fattening Farms: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thoracic ultrasonography (TUS) could improve antibiotic treatment selection in cattle with respiratory diseases. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: Evaluate the association between respiratory pathogens and consolidations on TUS in feedlot cattle, at both individual and group levels. ANIMALS: A total of 221 bulls, aged 8.8 months and weighing 322.5 ± 160 kg, from nine farms. METHODS: Cross-sectional study including all data from clinical examinations and TUS collected weekly during the first month on feed. Pathogens were assessed by seroconversion (all animals) and qPCR on nasal swabs (sick animals). At the individual level, the association between pathogen detection and TUS consolidation was investigated using univariate logistic regression, and the ability of consolidation size to differentiate bacterial from non-bacterial pneumonia was assessed using receiver operating characteristic curves. Principal component analysis identified clusters at the group level based on pathogen detection and TUS results. RESULTS: in the scanned thoracic region differentiated bacterial from non-bacterial pneumonia with a sensitivity of 47.8% (95% CI, 36.4-83.3) and specificity of 94.1% (95% CI, 60.0-100.0). These results were consistent at the group level; clustering based on bacterial versus non-bacterial etiology correlated with the number and size of consolidations. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Consolidation size could help differentiate bacterial from non-bacterial pneumonia, guiding treatment at both individual and group levels.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».