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Enregistrement W1999391754 · doi:10.1080/00085030.2000.10757508

Quality Assurance and Proficiency Testing in the Canadian Equine Drug Control Program

2000· article· en· W1999391754 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tony Stevenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésQuality assuranceMedicineAccreditationEconomic shortageMedical educationExternal quality assessmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Quality Assurance Program (QAP) administered by the Canadian Pari-Mutuel Agency (CPMA) has evolved over the past 17 years, in concert with the CPMA's equine drug research program. This program consists of site inspections, reports, and a check sample program. Participating laboratories also maintain internal quality control systems and are accredited for this scope of testing.The check sample program monitors routine screening and target testing of urine and blood for drugs using thin-layer chromatography or instrumental methods. The process is based on samples obtained after administration of drugs to horses, founded on results of CPMA's research. Common drugs in equine veterinary practice, and of interest in horse racing, are monitored. These include centrally active and cardiovascular drugs, diuretics and local anesthetics, respiratory and anti-inflammatory drugs, muscle relaxants and analgesics. The QAP provides a useful measure of laboratory performance for the Canadian racing industry.More recently, as part of the CPMA's partnership with Standards Council of Canada to accredit racing laboratories to ISO/IEC Guide 25, a proficiency test specific to this scope was implemented. Each cycle consists of 10 qualitative analysis samples of lyophilized, spiked equine urine, and 2 quantitative analysis samples of frozen, spiked equine serum or urine. For quantitative analysis, laboratory results must agree within ±20% of target or consensus mean value for drugs reported in the pg/mL range, or within ±40% for drugs reported in the ng/mL range. A reference laboratory prepares samples and conducts reference analysis. To date, 5 cycles of proficiency testing have been successfully completed by the participating labs.Program design and implementation activities, and results from both quality assurance and proficiency testing programs are presented and interpreted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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