Neurological Registry Quality Control and Quality Assurance
Notice bibliographique
Résumé
This section of the guideline discusses procedures and best practices around quality control and quality assurance.In developing this section of the guideline we reviewed available literature and best practice; consulted with registry and disease experts; and derived consensus recommendations.Quality, as defined by the International Standards Organization (ISO) in standard ISO 8402:1994, is the "totality of characteristics of an entity that bear on its ability to satisfy stated and implied needs."194 In the context of registries, this means that registry data characteristics must altogether satisfy the intended and implied needs of the registry purpose.For example, if the purpose of your registry is to study all female adults of child-bearing age with epilepsy; then your registry data must consist only of female adults of child-bearing age who have a diagnosis of epilepsy.It is important to note that quality and registry purpose are inherently related.Registry creators will therefore need to define what quality means for their specific purpose(s).While quality control and quality assurance are related concepts it is important to understand that they are different.Quality assurance (QA) is the process that maintains a desired level of quality.195 QA is a proactive process done in advance of obtaining an outcome.Examples of QA activities might include audits, training, procedure documentation, selection of quality tools etc. Quality control (QC) is the assessment of whether an outcome meets quality expectations.195 QC is a reactive process done once an outcome has been obtained.Examples of QC activities might include testing a product sample to determine if it meets requirements; or conducting a site inspection visit.Useful registries must have good quality data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».