A Spectrum of Views on Clinical Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The June 2009 issue of Clinical Chemistry contained our very first Q&A, which has since become a monthly feature in the journal. In that Q&A we asked 5 experts about mass spectrometry (MS)9 in the clinical laboratory. We wanted to find out where we stood and where we needed to be. Not only has it been nearly 7 years since we first asked about clinical MS, but we have devoted the entire January 2016 issue of Clinical Chemistry to this important technology. In this Q&A we ask 6 experts representing instrument design, research, and the clinical laboratory for their perspectives on where we stand in 2016. We were particularly interested in the challenges instrument manufacturers face in meeting the needs of customers and regulatory agencies, the potential of MS moving toward point-of-care (POC) testing, whether there was a next “big thing” in MS on the horizon, and whether MS had matured to the point that it was becoming a true clinical instrument. As scientists involved in instrument development, what demands are manufacturers facing with new applications or instrument designs? How about regulatory hurdles? Reza Javahery: Increased analytical sensitivity, reproducibility, durability (uptime), and ease of use all continue to be features demanded by users. Thus, we cannot focus on just one of these areas. Serviceability is also a major concern. As far as regulatory hurdles, we are still in an environment where there are no clear guidelines. Bradley Hart: As manufacturers, we are tasked with challenges that include improving ease of use and connectivity to automation and laboratory information systems/laboratory information management systems (LIS/LIMS), handling smaller sample sizes and spot samples, improving sensitivity for challenging applications, translating and enabling clinical omics assessment panels, and ultimately providing solutions that enable customers to deliver personalized and precision medicine. In addition, manufacturers of …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».