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Enregistrement W7053013145

A systematic review on the seroprevalence and global distribution pattern of paratuberculosis in small ruminant and deer herds

2024· article· en· W7053013145 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversiti Putra Malaysia Institutional Repository (Universiti Putra Malaysia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceParatuberculosisCullingMycobacterium avium subspecies paratuberculosisHerdEpidemiologyPrevalenceLivestock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paratuberculosis, also known as Johne's disease, is a chronic wasting disease caused by Mycobacterium avium subs paratuberculosis (MAP) in ruminants. Paratuberculosis causes a significant reduction of milk production in the affected dairy sheep or goats and increase the cost of diagnosis, treatment, and culling of the infected animals. Paratuberculosis is currently recognised as a disease of major economic significance in cattle, sheep, goats, and wild ruminants globally. Recent reports also suggest that paratuberculosis affects wild ruminants and farmed deer. Despite the widespread occurrence of MAP, there are variations in the seroprevalence and global distribution patterns of disease among small ruminants and deer herds due to the influence of interacting epidemiological variables in different places. This systematic review aims to provide insights on the current global seroprevalence status and distribution pattern of paratuberculosis among small ruminants and deer herds. The review compiled, analyzed, and narratively synthesized 36 eligible research articles published between January 1, 2010, and January 31, 2024, from the SCOPUS and PubMed databases based on the 22-point Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist. The average global seroprevalence of paratuberculosis in sheep was 14.02% (0.7–66.8), with the highest rate in Canada (66.8%) and the lowest in Austria (0.7%). Comparatively, the average global seroprevalence in goats was 18.44% (0.3–83), with the highest rate in Canada (83%) and the lowest in the West Indies (0.3%). The average global prevalence of paratuberculosis in deer was 14.76% (3.7–30.2), with the highest rate in Spain (30.2%) and the lowest rate in the Czech Republic (3.7%). This review revealed that Canada is a hot spot for both caprine and ovine paratuberculosis, and there were higher global seroprevalence rates in goats than sheep and deer. The lack of data on the seroepidemiology of paratuberculosis among small ruminant stock in Southeast Asia and other regions is a gap in our current knowledge of its distribution. Therefore, seroprevalence surveys of paratuberculosis among small ruminant and deer livestock are required to furnish information for planning suitable interventions in these areas.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0160,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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