Laboratory practices to mitigate biohazard risks during the COVID-19 outbreak: an IFCC global survey
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
Objectives: A global survey was conducted by the IFCC Task Force on COVID-19 to better understand how general biochemistry laboratories manage the pre-analytical, analytical and post-analytical processes to mitigate biohazard risks during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: An electronic survey was developed to record the general characteristics of the laboratory, as well as the pre-analytical, analytical, post-analytical and operational practices of biochemistry laboratories that are managing clinical samples of patients with COVID-19. Results: A total of 1210 submissions were included in the analysis. The majority of responses came from hospital central/core laboratories that serve hospital patient groups and handle moderate daily sample volumes. There has been a decrease in the use of pneumatic tube transport, increase in hand delivery and increase in number of layers of plastic bags for samples of patients with clinically suspected or confirmed COVID-19. Surgical face masks and gloves are the most commonly used personal protective equipment (PPE). Just >50% of the laboratories did not perform an additional decontamination step on the instrument after analysis of samples from patients with clinically suspected or confirmed COVID-19. A fifth of laboratories disallowed add-on testing on these samples. Less than a quarter of laboratories autoclaved their samples prior to disposal. Conclusions: The survey responses showed wide variation in pre-analytical, analytical and post-analytical practices in terms of PPE adoption and biosafety processes. It is likely that many of the suboptimal biosafety practices are related to practical local factors, such as limited PPE availability and lack of automated instrumentation.
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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 | 0,003 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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