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• W155207984 abstract "The objective of this study was to develop prediction models for the serum IgG concentration in critically ill calves based on indirect assays and to assess if the predictive ability of the models could be improved by inclusion of age, clinical covariates, and/or laboratory covariates. Seventy-eight critically ill calves between 1 and 13 days old were selected from 1 farm. Statistical models to predict IgG concentration from the results of the radial immunodiffusion test, the gold standard, were built as a function of indirect assays of serum and plasma protein concentrations, zinc sulfate (ZnSO4) turbidity and transmittance, and serum γ-glutamyl transferase (GGT) activity. For each assay 4 models were built: without covariates, with age, with age and clinical covariates (infection and dehydration status), and with age and laboratory covariates (fibrinogen concentration and packed cell volume). For the protein models, dehydration status (clinical model) and fibrinogen concentration (laboratory model) were selected for inclusion owing to their statistical significance. These variables increased the coefficient of determination (R (2) ) of the models by ≥ 7% but did not significantly improve the sensitivity or specificity of the models to predict passive transfer with a cutoff IgG concentration of 1000 mg/dL. For the GGT assay, including age as a covariate increased the R (2) of the model by 3%. For the ZnSO4 turbidity test, none of the covariates were statistically significant. Overall, the R (2) of the models ranged from 34% to 62%. This study has provided insight into the importance of adjusting for covariates when using indirect assays to predict IgG concentration in critically ill calves. Results also indicate that ZnSO4 transmittance and turbidity assays could be used advantageously in a field setting. L’objectif de cette étude était de développer un modèle de prédiction de la concentration sérique des IgG chez des veaux malades à partir de techniques indirectes, et d’évaluer si la capacité de prédiction du modèle peut être améliorée par l’inclusion de l’âge et de certains paramètres clinique et de laboratoire. Soixante-dix-huit veaux gravement malades âgés entre 1 et 13 jours et élevés sur une même ferme ont été sélectionnés. Des modèles statistiques pour prédire la concentration sérique des IgG mesurée par immunodiffusion radiale (épreuve de référence) ont été construits à partir de mesures indirectes (concentration des protéines sériques, concentration des protéines plasmatiques, turbidité au sulfate de zinc, transmittance au sulfate de zinc, concentration sérique de la GGT (γ-glutamyl transférase). Pour chacune des techniques indirectes, 4 modèles ont été construits : sans covariable, avec l’âge seulement, avec l’âge et des paramètres cliniques (présence d’un foyer d’infection et état d’hydratation), et avec l’âge et les paramètres de laboratoires (concentration plasmatique en fibrinogène, hématocrite). Pour les modèles incluant les protéines sériques et plasmatiques, l’état d’hydratation et la concentration plasmatique en fibrinogène ont été retenus (statistiquement significatif). L’inclusion de ces variables augmentait la valeur du R2 des deux modèles de ≥ 7 %, mais n’avait pas d’impact significatif sur la sensibilité ou spécificité des modèles pour prédire le transfert de l’immunité passive (utilisant une valeur seuil de 1000 mg/dL). Pour le modèle GGT, l’âge a été retenu comme covariable et son inclusion augmentait le R2 de 3 %. Pour les modèles de sulfate de zinc, aucune covariable n’était statistiquement significative. La valeur du R2 des différents modèles construits variait de 34 % à 62 %. Les résultats de cette étude soutiennent l’importance d’inclure certains autres paramètres pour prédire le succès du transfert de l’immunité passive à partir de techniques indirectes dans une population de veaux gravement malades. Ils indiquent également que les techniques de turbidité et de transmittance au sulfate de zinc sont appropriées pour une utilisation à la ferme.(Traduit par les auteurs)." @default.
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