Mobile Biosafety Level-4 Autopsy Facility—An Innovative Solution
Notice bibliographique
Résumé
Recent threats of bioterrorism, outbreaks of previously unknown infectious diseases such as Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) and the reemergence of diseases like the Avian Influenza are very real and have caused serious concerns not only for the world-at-large, but also for many authorities. This is an even greater concern for the forensic community as they are generally ill-equipped to deal with highly infectious pathogens due to chronic under funding and administrative constraints. The cost for building a Biosafety Level 4 (BSL-4) facility is exorbitant; such a facility is also very expensive to operate and maintain. Given the state of funding for most Forensic Centers and Medical Examiner Facilities in the world, having a high containment BSL-4 facility just to carry out autopsy work is highly unlikely. In the course of dealing with the SARS outbreak in Singapore in 2003, the Centre for Forensic Medicine (CFM) of the Health Sciences Authority, together with its strategic partner, Acre Engineering, developed an innovative solution that would meet the requirements set out for a BSL-4 Mobile Autopsy Facility. This was completed at a fraction of the cost and in less than half the time spent building such a facility de novo. This paper therefore sets out to present an innovative solution to meet the need for an autopsy facility equipped to BSL-4 standards that can be mobilized and deployed at short notice to conduct autopsies on highly infectious cases at distant locations. In particular, it addresses the engineering and facilities components of the solution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».