QASI, an international quality management system for CD4 T‐cell enumeration focused to make a global difference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant worldwide mobilization effort to treat people with HIV disease began in 2003. Most guidelines for initiating antiretroviral therapy require reliable and reproducible CD4 T-cell counting. Therefore, any effort that improves global availability of quality managed assessment schemes for CD4 T-cell enumeration is a positive achievement for the clinical management of AIDS on a worldwide scale. METHODS: The Canadian QASI-Quality Management System (QMS) has been in operation for over a decade. More recently, QMS has fine-tuned its strategy to optimize its global impact in the fight against the HIV/AIDS pandemic. Three modifications were implemented: (1) introduction of skills and knowledge transfer workshops pertaining to the initiation of national quality management programs for CD4 counting, (2) introduction of a road map to establish domestic EQAP for countries that are ready, and (3) introduction of a statistical analysis package which permits continuous monitoring of global impact of the QASI-QMS. RESULTS: Based on QASI-QMS distribution of specimens over four consecutive participation cycles, there was decreased interlaboratory variation for both low and medium CD4 T-cell levels. After three cycles of consecutive participation, there is an average of 38 and 26% error reduction reported for the mid and low CD4 levels, respectively. CONCLUSION: The program improvements mentioned earlier appear to have had a profound effect with regard to enhancing the performance of laboratories participating in the QASI-QMS. Specifically, there is a significant reduction in interlaboratory variability of CD4 T-cell counts resulting from continuous participation in the QASI-QMS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle