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Enregistrement W2435045897 · doi:10.2450/2015.0130-15

Molecular immunohaematology round table discussions at the AABB Annual Meeting, Philadelphia 2014.

2016· other· en· W2435045897 sur OpenAlexaff
Flegel Wa, De Castilho Sl, Keller Ma, Klapper Eb, Joann M. Moulds, F. Noizat‐Pirenne, Nadine Shehata, Gary Stack, Christopher A. Tormey, Waxman Da, Christof Weinstock, Silvano Wendel, Gregory A. Denomme

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensHéma-QuébecMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésGenotypingMedicineTransfusion medicineSerologyRound tableFamily medicineMedical educationImmunologyBlood transfusionGenotypeBiologyGeneticsAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of molecular-based immunohaematology testing is becoming more widespread worldwide in laboratories that are accustomed to the use of blood group serology alone. Molecular immunohaematology issues may be challenging even for some established professionals in the field of blood group serology. At an international meeting, we offered round table discussions on four patient-related and two donor-related topics, which are current and possibly controversial. Six molecular immunohaematology questions were addressed: applications for highly contagious infections, such as Ebola; utility after transfusions in the preceding three months; root cause analysis for unexplained occurrence of anti-D; acceptable turnaround time for red cell genotyping of patients; criteria for donor cohorts to be genotyped; and quality assurance for discrepancies between serological phenotype and licensed red cell genotyping. The opinions polled in this workshop with an international assemblage of more than 100 transfusion medicine specialists were discussed in the light of education and training opportunities and the development of guidance in the field. We provide a summary report of the participants’ input to our questions and discuss the topics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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