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Enregistrement W2147544880 · doi:10.1017/s1368980013003145

Successful implementation of a laboratory iodization quality assurance system in small-scale salt production facilities in India

2013· article· en· W2147544880 sur OpenAlexfundno aff
Kapil Yadav, Rakesh Kumar, Chandrakant S Pandav, M. G. Karmarkar

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésQuality assuranceTamilScale (ratio)MedicineExternal quality assessmentGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish a laboratory iodization quality assurance system to support small-scale salt production facilities in India and to assess the level of agreement for the internal quality assurance (IQA) and external quality assurance (EQA) protocols. DESIGN: Operational research. The IQA and EQA programme was established in the year 2008. Agreement between field laboratories and the reference laboratory for estimation of iodine content of salt from 2008 to 2011 was assessed. Agreement was assessed using the χ 2 test, kappa statistics and the Bland-Altman plot. SETTING: Small-scale salt producers in the states of Andhra Pradesh, Gujarat, Rajasthan, Tamil Nadu, Odisha and Karnataka; 'field laboratories' supporting the small-scale salt producers; and the 'reference laboratory' of the Regional Office (South Asia) of the International Council for the Control of Iodine Deficiency Disorders. SUBJECTS: Three hundred small-scale salt producers in the states of Andhra Pradesh, Gujarat, Rajasthan, Tamil Nadu, Odisha and Karnataka and seventeen 'field laboratories'. RESULTS: A total of 6573 salt samples for IQA and 347 salt samples for EQA were exchanged between field and reference laboratories during 2008-2012. Out of the total salt sample exchanges, 527 were from Andhra Pradesh and Odisha, 2343 from Gujarat, 2016 from Rajasthan and 1677 from Tamil Nadu and Karnataka. The overall between-laboratory agreement was for 61·6 % for IQA and 64·8 % for EQA. The mean difference between iodine content estimation of field laboratories and the reference laboratory was 0·3 ppm (sd 8·2 ppm) for IQA and -0·3 ppm (sd 3·5 ppm) for EQA. CONCLUSIONS: Our study successfully documents implementation of a laboratory iodization quality assurance protocol in laboratories supporting small-scale salt production facilities in India.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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