Molecular, serological, and biochemical diagnosis and monitoring of COVID-19: IFCC taskforce evaluation of the latest evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The global coronavirus disease 2019 (COVID-19) has presented major challenges for clinical laboratories, from initial diagnosis to patient monitoring and treatment. Initial response to this pandemic involved the development, production, and distribution of diagnostic molecular assays at an unprecedented rate, leading to minimal validation requirements and concerns regarding their diagnostic accuracy in clinical settings. In addition to molecular testing, serological assays to detect antibodies against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) are now becoming available from numerous diagnostic manufacturers. In both cases, the lack of peer-reviewed data and regulatory oversight, combined with general misconceptions regarding their appropriate use, have highlighted the importance of laboratory professionals in robustly validating and evaluating these assays for appropriate clinical use. The International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (IFCC) Task Force on COVID-19 has been established to synthesize up-to-date information on the epidemiology, pathogenesis, and laboratory diagnosis and monitoring of COVID-19, as well as to develop practical recommendations on the use of molecular, serological, and biochemical tests in disease diagnosis and management. This review summarizes the latest evidence and status of molecular, serological, and biochemical testing in COVID-19 and highlights some key considerations for clinical laboratories operating to support the global fight against this ongoing pandemic. Confidently this consolidated information provides a useful resource to laboratories and a reminder of the laboratory's critical role as the world battles this unprecedented crisis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle