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Enregistrement W2086438745 · doi:10.1111/j.1600-6143.2008.02514.x

Interlaboratory Comparison of Epstein-Barr Virus Viral Load Assays

2009· article· en· W2086438745 sur OpenAlexaff
Jutta K. Preiksaitis, Xiaoli Pang, Julie D. Fox, Jayne Fenton, Angela M. Caliendo, G G Miller

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésCoefficient of variationReplicateViral loadMedicineVirusVirologyChromatographyStatisticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess interlaboratory variability in qualitative and quantitative Epstein-Barr virus (EBV) viral load (VL) testing, we distributed a panel of samples to 28 laboratories in the USA, Canada and Europe who performed testing using commercially available reagents (n = 12) or laboratory-developed assays (n = 18). The panel included two negatives, seven constructed samples using Namalwa and Molt-3 cell lines diluted in plasma (1.30-5.30 log(10) copies/mL) and three clinical plasma samples. Significant interlaboratory variation was observed for both actual (range 1.30-4.30 log(10) copies/mL) and self-reported (range, 1.70-3.30 log(10) copies/mL) lower limits of detection. The variation observed in reported results on individual samples ranged from 2.28 log(10) (minimum) to 4.14 log(10) (maximum). Variation was independent of dynamic range and use of commercial versus laboratory-developed assays. Overall, only 47.0% of all results fell within acceptable standards of variation: defined as the expected result +/- 0.50 log(10). Interlaboratory variability on replicate samples was significantly greater than intralaboratory variability (p < 0.0001). Kinetics of change in VL appears more relevant than absolute values and clinicians should understand the uncertainty associated with absolute VL values at their institutions. The creation of an international reference standard for EBV VL assay calibration would be an initial important step in quality improvement of this laboratory tool.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations174
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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