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Geräte zur Probenahme von Milch in automatisierten Melksystemen können Rückstandsprobleme verursachen, wenn Rückstände aus einer Probe verbleiben und mit der nachfolgenden Probe vermischt werden. Der Grad des Rückstands kann statistisch durch lineare Regressionsmodelle geschätzt werden. Diese Studie wendete verschiedene Regressionsanalysen auf mehrere reale und simulierte Datensätze an. Die statistische Power zur Erkennung von Rückstandsmilch verbesserte sich erheblich, als Informationen über die Kuhidentität einbezogen wurden und ein gemischtes Modell angewendet wurde. Rückstände können die Variation zwischen Tieren beeinflussen, einschließlich genetischer Variation, und damit Auswirkungen auf Managemententscheidungen und diagnostische Werkzeuge haben, die auf dem Milchinhalt von somatischen Zellen basieren. Ein erweitertes Verfahren ist erforderlich, um die Genehmigung von Probenahmegeräten für die automatisierte Milchproduktion mit akzeptablen Rückstandshorizonten zu erhalten, was den in dieser Studie angewandten Regressionsansatz umfassen könnte.
Løvendahl et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.
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