Early-life shedding and environmental presence of Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis in Chilean dairy calves
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal dairy calves are highly susceptible to Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP) infection, but data remain limited on early infection prevalence and transmission drivers. This study aimed to estimate the true prevalence of MAP infection and identify associated risk factors in Chilean dairy calves younger than 60 d of age. Fecal and environmental samples were collected from 579 calves across 39 dairy herds. The MAP detection used a phage-based method (magnetic phage separation-quantitative PCR) that selectively identifies viable bacteria, and a Bayesian model was used to account for biased diagnostics test results. The overall estimated true prevalence of MAP infection was 4.4% (95% posterior probability intervals [PPI]: 0%-19.4%). Environmental contamination with MAP was frequently detected in calf pens (19.4% of pens; 30.7% of herds). Although multiple transmission routes exist, the presence of viable MAP in the calf's immediate pen environment was identified as the primary risk factor associated with infection in these neonatal calves (odds ratio: 3.7; 95% PPI: 1.2-9.0). These findings suggest that MAP infection could occur very early in life in this population, and that contamination within the calf's immediate environment is a key determinant of early-life MAP infection status. This highlights the critical need for implementing rigorous environmental hygiene control measures, specifically within calving and calf-rearing areas, starting immediately after birth, to effectively mitigate early MAP exposure and transmission in dairy herds.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».