Challenges and perspectives on the use of mobile laboratories during outbreaks and their use for vaccine evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Mobile laboratories provide diagnostic capabilities for routine surveillance and patient identification during an outbreak. In either situation, they face many challenges including identification of the appropriate assay(s) to employ, logistical arrangements, and providing for the health and safety of the laboratory staff. Great strides have been made over the last decade in the development of mobile laboratories with assays that require minimal infrastructure and technical experience. This knowledge and expertise have been developed in partnership with many researchers and public health officials who live in regions prone to infectious disease outbreaks. Mobile laboratories should now also be used in the evaluation of novel vaccines and therapeutics in remote locations. Clinical mobile laboratories will include similar diagnostic capabilities as outbreak response mobile labs, but will also include additional point-of-care instruments operated under Good Clinical Practice guidelines. They will also operate rigorous data management plans so that the data collected will satisfy regulatory agencies during the licensure process. Failure to deploy an adequate clinical mobile laboratory when administering a novel biological product in a remote location is a significant limitation to any collected scientific data that could ultimately undermine clinical development and availability of life-saving interventions.
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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 | 0,149 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».