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Enregistrement W2156545903 · doi:10.3201/eid1801.101485

Use of Lean Response to Improve Pandemic Influenza Surge in Public Health Laboratories

2012· article· en· W2156545903 sur OpenAlexafffundabout
Judith L. Isaac‐Renton, Yin Chang, Natalie Prystajecky, Martin Petric, Annie Mak, Brendan Abbott, Benjamin Paris, Kay Decker, Lauren Pittenger, Steven Guercio, Jeff Stott, Joseph D. Miller

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaProvincial Health Services Authority
Mots-clésPandemicPublic healthMultidisciplinary approachInfluenza pandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Surge CapacityPandemic influenzaMedicineMedical emergencyEnvironmental healthBusinessPolitical scienceNursingInfectious disease (medical specialty)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel infl uenza A (H1N1) virus detected in April 2009 rapidly spread around the world.North American provincial and state laboratories have well-defi ned roles and responsibilities, including providing accurate, timely test results for patients and information for regional public health and other decision makers.We used the multidisciplinary response and rapid implementation of process changes based on Lean methods at the provincial public health laboratory in British Columbia, Canada, to improve laboratory surge capacity in the 2009 infl uenza pandemic.Observed and computer simulating evaluation results from rapid processes changes showed that use of Lean tools successfully expanded surge capacity, which enabled response to the 10-fold increase in testing demands. A novel infl uenza A (H1N1) virus was detected inMexico and the southwestern United States in early April 2009 (1).Within days after confi rmation that this virus was circulating in the western Canadian province of British Columbia, the number of requests for infl uenza diagnostic tests rapidly increased.It became evident that current operations would not enable the British Columbia Public Health Microbiology & Reference Laboratory (PHMRL), the major provider of infl uenza diagnosis for this province, to meet testing demands.We describe Lean processes that were implemented to rapidly expand surge capacity. Methods Prepandemic Testing for Infl uenzaThe PHMRL serves the entire health care system for the western Canadian province of British Columbia (population 4.45 million).Pandemic planning lead by the Canadian Public Health Laboratory Network included implementation of a reverse transcription PCR (RT-PCR) platform.Before the pandemic, sample data were entered into the Laboratory Information System (LIS) and barcoded in the Central Processing & Receiving section; the accessioned respiratory samples were then transported to the Virology Laboratory, located 3 fl oors away.In the Virology Laboratory, 1 laboratory assistant organized the samples and transferred aliquots into labeled tubes.Testing was conducted by 1 medical laboratory technologist; tasks included nucleic acid extraction, RT-PCR, analysis of results, and report of results into the LIS.One easyMag extractor (bioMérieux, Marcy l'Etoile, France) (capacity 22 patient samples) and 1 ABI 7900 RT-PCR machine (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA) (capacity 92 patient samples) were used.These processes were conducted 10.5 h/d, 6 d/wk during the normal British Columbia infl uenza season (September-March) by 1 laboratory assistant and 2 medical laboratory technologists (1 technologist on each of 2 shifts).These assignments enabled PHMRL to meet prepandemic demand for infl uenza testing.Test results were available on the same day as arrival in PHMRL, except for weekends.Volumes seldom exceeded 50 samples/d.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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