Monitoring colostrum harvesting and distribution equipment cleanliness with adenosine triphosphate luminometry before and after recommendations to improve hygiene practices in French dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
This observational study evaluated the effects of practical hygiene recommendations on cleanliness and bacterial contamination of equipment used to harvest and feed colostrum on 8 French dairy farms. The study was conducted in 2 phases: before (phase 1) and after (phase 2) the implementation of farm-specific recommendations. During each phase, equipment cleanliness (e.g., robot-compatible buckets, milking buckets, transfer buckets, bottles, nipples, nipple buckets, drenchers, and esophageal tube feeders [ET]) was assessed using ATP luminometry (through direct surface [ATP-S] and rinsing liquid [ATP-L] swabbing, expressed in relative light units [RLU]), visual scoring, and culture-based bacteriological analysis. Fresh colostrum samples were also collected and analyzed during each phase. A self-reported questionnaire administered during phase 1 identified critical control points for colostrum contamination, which informed the formulation of practical hygiene recommendations. Contamination thresholds were defined as ≥100,000 cfu/mL for total bacterial count (TBC) and ≥10,000 cfu/mL for total coliform count (TCC). Hygiene practices related to the operator, cow teats, and equipment varied considerably among farms, as did adherence to the recommended practices. Overall, lower RLU values were recorded on equipment surfaces during phase 2 compared with phase 1 (ATP-L: −1.51 log [±0.24], P < 0.001; ATP-S: −1.15 log [±0.24], P < 0.001). These reductions were associated with good operator hygiene practices and the use of brand-new equipment. Lower levels of contamination of colostrum samples were found in phase 2 (TBC: −0.92 log [±0.19], P < 0.001; TCC: −1.14 log [±0.30], P < 0.001), associated with good operator hygiene practices. Significant correlations (Spearman's rho, r s ) were observed between visual cleanliness scores and RLU values from both swabbing techniques, as well as between ATP-L RLU values and bacterial counts (TBC: r s = 0.744, 95% CI: 0.556–0.859, P < 0.0001; TCC: r s = 0.475, 95% CI: 0.183–0.690, P < 0.002). Based on ATP-L swab results, optimal luminometry cutpoints maximizing (sensitivity + specificity) were identified at ≥6,950 RLU (sensitivity: 79.17%; specificity: 100%) for TBC, and ≥11,912 RLU (sensitivity: 88.89%; specificity: 70.97%) for TCC. This study demonstrates that targeted hygiene improvements can significantly reduce both equipment surface and colostrum bacterial contamination and support the use of ATP luminometry as a practical tool for hygiene monitoring on dairy farms.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».