Quality Assurance System Using Statistical Process Control: An Implementation for Image Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Optical technologies have shown some promise for improving the care of cervical neoplasia. We are currently evaluating fluorescence and reflectance spectroscopy and quantitative cyto-histopathology for cervical neoplasia screening and diagnosis. Here we describe the establishment and application of a quality assurance (QA) system for detecting system malfunctions and assessing the comparability of four image cytometers used in a multicenter clinical trial. METHODS: Our QA system involves three levels of evaluation based on the periodicity and complexity of the measurements. We implemented our QA system at three image cytometers at the British Columbia Cancer Agency and one at M.D. Anderson Cancer Center. The measurements or tasks were performed daily, monthly, and semi-annually. The current and voltage of the lamp, the calibration image characteristics, and the room temperature were checked daily. Long-term stability over time, short-term variability over time, and spatial response field uniformity were evaluated monthly. Camera linearity was measured semi-annually. Control charts based on statistical process control techniques were used to detect when the system did not perform optimally. RESULTS: Daily measurements have shown good consistency in room temperature, lamp and calibration behaviour. Monthly measurements have shown small coefficients of variation between and within the four devices. There have been greater differences between sessions than within sessions. Comparability among the four systems is reasonably good. Semi-annual measurements have shown stable camera linearity. QA events were detected using the QA system. Multiple examples of event detection leading to correction of system malfunction are described in this report. CONCLUSIONS: QA programs are critical for ensuring data integrity and therefore for the conduct of multicenter clinical trials.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».