Prevalence of Black Quarter in Association with Patho-Morphological Alterations in Affected Tissues at Different Zones of Punjab-Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Blackleg or Black Quarter (BQ) is a serious bacterial disease caused by Clostridium chauvoei. It causes edematous and gaseous changes in skeletal muscles of animals. The study was designed to find prevalence of BQ in 6 districts of Punjab, Pakistan from June 2018 to June 2019.Methods: Animals were randomly monitored, and selected in each union council regardless of age, sex and species, but lameness and hyperthermia were the selection parameters. A proforma was used to record the experimental readings of each animal. A total of 1500 swab samples from bovines (cattle and buffaloes) were processed through conventional PCR and culture sensitivity tests to examine the comparative diagnostic efficacy and suitability of the test.Results: Sensitivity and specificity of culture tests were 87.6% and 34.19% respectively, whereas PCR demonstrated 81% and 47.3% results for the said aspects, respectively. Alpha toxin gene (Ccta) was amplified at 52.2oC yielding an amplicon size of 1400 base pairs. Area wise and season wise prevalence of each animal was also determined. The prevalence of BQ in cattle was significantly higher (P<0.05) in Muzaffargarh (25.6%), Layyah (24.8%), Rahim Yar Khan (23.2%), and Bhakkar (29.6%) that belonged to the arid and dessert zones of Punjab-Pakistan whereas, it was non-significant (P > 0.05) in Lahore (0%) and Nankana Sahib (8%) which belonged to the canal irrigated zones.Conclusion: There was higher prevalence of BQ in different areas of Punjab, Pakistan that show the higher risk of disease transmission. A systematic surveillance system is essential to regularly monitor the disease incidence and prevalence in these areas of Pakistan.Keywords: Black Quarter; Prevalence; Pathological; Ruminants; Zones
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».