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Enregistrement W2301195050 · doi:10.1093/rpd/ncw254

GHSI EMERGENCY RADIONUCLIDE BIOASSAY LABORATORY NETWORK – SUMMARY OF THE SECOND EXERCISE

2016· article· en· W2301195050 sur OpenAlexaff
Chunsheng Li, Christine Bartizel, P. Battisti, Axel Böttger, Céline Bouvier, Antonio Capote-Cuellar, Zhanat Carr, Derek Hammond, Martina Hartmann, Tarja Heikkinen, Robert L. Jones, Eunjoo Kim, Raymond Ko, Roberto Koga, B. Kukhta, Lorna H. Mitchell, Ryan Morhard, F. Paquet, Debora Quayle, Petr Rulík, Baki Sadi, Aleksanin Sergei, I. Sierra, Wanderson de Oliveira Sousa, Gyula Szabó

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésRadionuclideSample (material)PreparednessBioassayMedicineEnvironmental scienceMedical physicsReceiptEnvironmental healthComputer scienceBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Health Security Initiative (GHSI) established a laboratory network within the GHSI community to develop collective surge capacity for radionuclide bioassay in response to a radiological or nuclear emergency as a means of enhancing response capability, health outcomes and community resilience. GHSI partners conducted an exercise in collaboration with the WHO Radiation Emergency Medical Preparedness and Assistance Network and the IAEA Response and Assistance Network, to test the participating laboratories (18) for their capabilities in in vitro assay of biological samples, using a urine sample spiked with multiple high-risk radionuclides (90Sr, 106Ru, 137Cs, and 239Pu). Laboratories were required to submit their reports within 72 h following receipt of the sample, using a pre-formatted template, on the procedures, methods and techniques used to identify and quantify the radionuclides in the sample, as well as the bioassay results with a 95% confidence interval. All of the participating laboratories identified and measured all or some of the radionuclides in the sample. However, gaps were identified in both the procedures used to assay multiple radionuclides in one sample, as well as in the methods or techniques used to assay specific radionuclides in urine. Two-third of the participating laboratories had difficulties in determining all the radionuclides in the sample. Results from this exercise indicate that challenges remain with respect to ensuring that results are delivered in a timely, consistent and reliable manner to support medical interventions. Laboratories within the networks are encouraged to work together to develop and maintain collective capabilities and capacity for emergency bioassay, which is an important component of radiation emergency response.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,015

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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