QASI, an international quality management system for CD4 T‐cell enumeration focused to make a global difference
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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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 | 0,040 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».