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Enregistrement W6987010341

Revue systématique sur les valeurs estimées de paramètres influençant la détection de la tuberculose bovine chez les cervidés d’élevage

2020· other· fr· W6987010341 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésMedical screeningLung diseaseBlood capillary
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La tuberculose bovine est une maladie zoonotique se transmettant principalement par inhalation. C’est une maladie qui peut avoir des répercussions économiques (ex : saisie d’un animal infecté à l’abattoir) et sur les échanges commerciaux, car les pays peuvent bannir l’importation des animaux provenant des pays touchés par cette maladie. Au Canada, le contrôle de cette maladie a commencé en 1923 chez les bovins et a ensuite été appliqué chez les cervidés depuis 1989. Ce programme est composé par la surveillance, la réponse aux éclosions, ainsi que le contrôle des mouvements des cervidés. La capacité de détecter cette maladie lors des activités de surveillance est influencée par la performance des méthodes diagnostiques utilisées à chaque étape de la surveillance. À l’abattoir, la surveillance est effectuée par l’inspection visuelle post-mortem et par différentes procédures diagnostiques réalisées sur des prélèvements de tissus anormaux (histopathologie, réaction de polymérisation en chaîne (PCR) ou culture bactérienne). Chez le cervidé vivant, la surveillance est plutôt réalisée par des tests cutanés ou sérologiques. L’objectif principal de ce projet était de fournir, à travers une revue systématique de littérature, les estimés des valeurs des principaux paramètres pouvant influencer la probabilité de détection de la tuberculose bovine dans un contexte de surveillance de cette maladie à l’abattoir chez les cervidés d’élevage et chez les cervidés vivants. Les études qui ont estimé la probabilité de présence des lésions macroscopiques ont trouvé qu’elle variait de 20% à 100% alors que la probabilité de détection des lésions tuberculeuses était supérieure ou égale à 90%. L’estimé de la sensibilité des tests diagnostiques pouvant être utilisés pour la détection de la tuberculose bovine à l’abattoir (histopathologie, PCR et culture) variait de 63.6% à 98.6%. Chez les animaux vivants, les tests sérologiques et sanguins avaient une sensibilité qui variait de faible à élevée (1.4% à 100.0%) alors que les tests cutanés avaient une sensibilité qui variait de 65.0% à 100.0%. Comme le stade de la maladie (temps depuis l’infection) influence la sensibilité de la majorité des tests diagnostiques et que ce facteur n’a généralement pas été rapporté par les études, la performance de ces tests peut difficilement être comparée. La prévalence de la tuberculose estimée lors des études transversales ou de contrôle de la maladie était faible (prévalence au niveau animal au sein d’un troupeau). Une étude effectuée au Canada sur les facteurs de risque de la tuberculose bovine chez les cervidés d’élevage a constaté que l’augmentation de la taille du troupeau était associée à une augmentation du risque de positivité (du troupeau) à la tuberculose bovine. Ces informations sur la performance et les limites des méthodes diagnostiques sont essentielles pour orienter le choix du test diagnostique et pour permettre l’évaluation de la sensibilité des activités de surveillance

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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