Validation Procedures for Quantitative Food Allergen ELISA Methods: Community Guidance and Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
This document provides supplemental guidance on specifications for the development and implementation of studies to validate the performance characteristics of quantitative ELISA methods for the determination of food allergens. It is intended as a companion document to other existing publications on method validation. The guidance is divided into two sections: information to be provided by the method developer on various characteristics of the method, and implementation of a multilaboratory validation study. Certain criteria included in the guidance are allergen-specific. Two food allergens, egg and milk, are used to demonstrate the criteria guidance. These recommendations will be the basis of the harmonized validation protocol for any food allergen ELISA method, whether proprietary or nonproprietary, that will be submitted to AOAC and/or regulatory authorities or other bodies for status recognition. Regulatory authorities may have their own particular requirements for data packages in addition to the guidance in this document. Future work planned for the implementation and validation of this guidance will include guidance specific to other priority allergens.
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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 | 0,117 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,078 |
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 ».