Recommended reporting standards for test accuracy studies of infectious diseases of finfish, amphibians, molluscs and crustaceans: the STRADAS-aquatic checklist
Notice bibliographique
Résumé
Complete and transparent reporting of key elements of diagnostic accuracy studies for infectious diseases in cultured and wild aquatic animals benefits end-users of these tests, enabling the rational design of surveillance programs, the assessment of test results from clinical cases and comparisons of diagnostic test performance. Based on deficiencies in the Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy (STARD) guidelines identified in a prior finfish study (Gardner et al. 2014), we adapted the Standards for Reporting of Animal Diagnostic Accuracy Studies-paratuberculosis (STRADAS-paraTB) checklist of 25 reporting items to increase their relevance to finfish, amphibians, molluscs, and crustaceans and provided examples and explanations for each item. The checklist, known as STRADAS-aquatic, was developed and refined by an expert group of 14 transdisciplinary scientists with experience in test evaluation studies using field and experimental samples, in operation of reference laboratories for aquatic animal pathogens, and in development of international aquatic animal health policy. The main changes to the STRADAS-paraTB checklist were to nomenclature related to the species, the addition of guidelines for experimental challenge studies, and the designation of some items as relevant only to experimental studies and ante-mortem tests. We believe that adoption of these guidelines will improve reporting of primary studies of test accuracy for aquatic animal diseases and facilitate assessment of their fitness-for-purpose. Given the importance of diagnostic tests to underpin the Sanitary and Phytosanitary agreement of the World Trade Organization, the principles outlined in this paper should be applied to other World Organisation for Animal Health (OIE)-relevant species.
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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 | 0,249 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».