MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7027581431

Describing patterns of mastitis indicators during a clinical mastitis episode

2021· other· en· W7027581431 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisSomatic cell countMilkingLactate dehydrogenaseStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of three dairy farms, run on Automatic Milking System (AMS) and having on average
\n163, 177, and 99 lactating dairy cows respectively, were included in this study. Two of the farms
\nwere located in the Netherlands, and one in Canada. The data was retrieved from the database of
\nDeLaval International AB (Tumba, Stockholm). The study aimed to analyze and describe the
\nchanges in patterns of mastitis indicators, recorded by sensors, before, during, and after a case of
\nclinical mastitis (CM). In total, 149 cases of CM were identified in the study period, out of which
\n91 were a first case of CM during a lactation. Fifty-eight of these cases recovered from CM.
\nRecovery was defined based on the somatic cell count (SCC) values being less than 200,000 SCC/ml
\nduring the end of the follow-up period. The parameters studied were the SCC, electrical conductivity
\n(EC), and lactate dehydrogenase (LDH) levels of the milk for recovered and non-recovered cases.
\nThe statistical analyses were carried out on recovered cases with linear mixed models and results
\npresented as estimated marginal means that were used to analyze the patterns of mastitis indicators
\nfor an episode of CM. Further, association analysis was also carried out to check the strength of the
\nrelationship between the individual mastitis indicator before and during the treatment initiation and
\nthe end of the follow-up period i.e., after 48 days of the treatment initiation. It was found that for
\nrecovered cases, the increase in SCC values started approximately 5-8 days before achieving a peak
\nwhereas the EC values began to increase relatively later, i.e., approximately 1-4 days before
\nattaining a peak. LDH values, for both, recovered and non-recovered cases started to increase the
\nearliest, that is approximately 9-12 days before attaining a peak value. Furthermore, for recovered
\ncases, it took approximately 20 days for the SCC, EC, and LDH values to stabilize after achieving
\na peak value. For recovered cases, the SCC and EC values took 20-24 days to drop to the pre-CM
\nlevel, whereas for LDH it took up to 28 days. No significant associations between the variation in
\nthe individual mastitis indicator before CM and the recovery phase were found. Further research
\nwith a larger dataset is needed to test whether a pre-treatment variation in SCC, EC, and LDH is of
\nvalue to predict recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton)Même sujetParallel Computing and Optimization TechniquesTravaux en français237 207