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Enregistrement W2313966281 · doi:10.5740/jaoacint.15-0228

Validation of FoodChek™ - Salmonella for Rapid Detection of Salmonella in Eggs, Derivative Products, and the Environment

2016· article· en· W2313966281 sur OpenAlexafffund
Melissa Buzinhani, Renaud Tremblay, Gabriela Martínez, Michael Giuffre, Thomas S. Hammack, María Cristina Fernández, Wayne Ziemer

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensFoodChek Systems (Canada)
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSalmonellaChromatographyFood scienceBiologyMicrobiologyChemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The FoodChek™ - Salmonella assay is an immunomagnetic lateral flow assay for the rapid detection (shorter than 24 h) of the most frequently isolated Salmonella (groups B-E) in eggs, egg-derivative products, and environmental surfaces. The FoodChek - Salmonella assay correctly identified 99.6% (239/240) of the samples tested in the matrix studied, and the statistical analysis of the method comparison study results demonstrated that it performs as well as U.S. culture-based reference methods. Ninety-nine percent of the 103 Salmonella strains tested belonging to serogroups B-E were detected during the inclusivity study. Concerning the exclusivity, 31 nontarget strains were tested. No cross-reactivity was observed in FoodChek - Salmonella assay enrichment conditions. In addition, the assay shows strong robustness, good stability, and consistency among lots. The present study proves that the assay is an effective tool for the rapid detection of Salmonella spp. in whole liquid eggs, liquid egg white (liquid egg albumen), shell eggs, dried whole eggs, dried egg yolks, and environmental surfaces as stainless steel, plastic, rubber, ceramic tiles, and sealed concrete.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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