To pool or not to pool? Guidelines for pooling samples for use in surveillance testing of infectious diseases in aquatic animals
Notice bibliographique
Résumé
Samples from multiple animals may be pooled and tested to reduce costs of surveillance for infectious agents in aquatic animal populations. The primary advantage of pooling is increased population-level coverage when prevalence is low (<10%) and the number of tests is fixed, because of increased likelihood of including target analyte from at least one infected animal in a tested pool. Important questions and a priori design considerations need to be addressed. Unfortunately, pooling recommendations in disease-specific chapters of the 2018 OIE Aquatic Manual are incomplete and, except for amphibian chytrid fungus, are not supported by peer-reviewed research. A systematic review identified only 12 peer-reviewed aquatic diagnostic accuracy and surveillance studies using pooled samples. No clear patterns for pooling methods and characteristics were evident across reviewed studies, although most authors agreed there is a negative effect on detection. Therefore, our purpose was to review pooling procedures used in published aquatic infectious disease research, present evidence-based guidelines, and provide simulated data examples for white spot syndrome virus in shrimp. A decision tree of pooling guidelines was developed for use by peer-reviewed journals and research institutions for the design, statistical analysis and reporting of comparative accuracy studies of individual and pooled tests for surveillance purposes.
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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 | 0,221 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».