Biosafety measures for preventing infection from COVID-19 in clinical laboratories: IFCC Taskforce Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is the third coronavirus outbreak that has emerged in the past 20 years, after severe acute respiratory syndrome (SARS) and Middle East respiratory syndrome (MERS). One important aspect, highlighted by many global health organizations, is that this novel coronavirus outbreak may be especially hazardous to healthcare personnel, including laboratory professionals. Therefore, the aim of this document, prepared by the COVID-19 taskforce of the International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (IFCC), is to provide a set of recommendations, adapted from official documents of international and national health agencies, on biosafety measures for routine clinical chemistry laboratories that operate at biosafety levels 1 (BSL-1; work with agents posing minimal threat to laboratory workers) and 2 (BSL-2; work with agents associated with human disease which pose moderate hazard). We believe that the interim measures proposed in this document for best practice will help minimazing the risk of developing COVID-19 while working in clinical laboratories.
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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 | 0,099 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».