Effectiveness of pulsed electromagnetic field therapy (pemft) on bovine mastitis infection based on persistence of bacterial isolates post treatment
Notice bibliographique
Résumé
In the US, mastitis infections in dairy cows account for $2-4 billion in financial losses for dairy farms nationwide, and about $200/cow/yr. Early treatment of these cows is crucial for maintaining the income of dairy farmers. The most common bacteria responsible for bovine mastitis include Staphylococcus aureus, Escherichia coli and Streptococcus species. Pulsed electromagnetic field therapy (PEMFT) was used to treat udders of mastitic dairy cattle (15 cows at two dairy farms in Chino and Ontario, CA), and quarter milk (QM) samples were collected to examine the effect of this technique on the fate of infecting pathogens. Samples were taken on day 0, 2, 3, 4, and 5 after PFEMT-treatment to determine the effect of the treatment on reduction of infecting bacteria. Additional QM samples were collected on day 24 and 28 post-PFEMT to verify clinical treatment. Over 380 QM samples were collected. Bacteria were isolated from the milk and morphological and biochemical tests were performed to identify the isolates. Staphylococcus aureus, Streptococcus spp., Bacillus spp. and coliforms were the predominant presumptive species identified. Pathogen-specific PCR protocols were developed to confirm the identity of the bacterial isolates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».