Evaluation of 3M Molecular Detection Assay (MDA) 2–Listeria for the Detection of Listeria Species in Select Foods and Environmental Surfaces: Collaborative Study, First Action 2016.07
Notice bibliographique
Résumé
3M Molecular Detection Assay (MDA) 2-Listeria uses loop-mediated isothermal amplification and bioluminescence detection to rapidly detect Listeria species in a broad range of food types and environmental surfaces. Using an unpaired study design, MDA 2-Listeria was compared with the U.S. Department of Agriculture, Food Safety and Inspection Service's Microbiology Laboratory Guidebook Chapter 8.09 "Isolation and identification of Listeria monocytogenes from red meat, poultry and egg products, and environmental samples" reference method for the detection of Listeria in deli turkey and raw chicken breast fillet. Technicians from 13 laboratories located within the continental United States and Canada participated in the collaborative study. Each matrix was evaluated at three levels of contamination: uninoculated control (0 CFU/test portion), low inoculum (0.2-2 CFU/test portion), and high inoculum (2-5 CFU/test portion). Statistical analysis was conducted according to the probability of detection (POD) statistical model. Results obtained for the low-inoculum-level test portions produced a difference between two laboratory POD values (dLPOD) with 95% confidence intervals of 0.04 (-0.08, 0.17) for deli turkey, indicating the difference between the methods was not statistically significant at the P = 0.05. For raw chicken breast fillet, a dLPOD value with 95% confidence interval of 0.16 (0.04, 0.28) indicated a statistically significant difference between the two methods, with an observed higher proportion of positive results by the candidate method than the reference method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».