Mitigating Health Risks to Reopen a Clinical Research Laboratory During the COVID-19 Pandemic: A Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has led to many countries implementing lockdown procedures, resulting in the suspension of laboratory research. With lockdown measures now easing in some areas, many laboratories are preparing to reopen. This is particularly challenging for clinical research laboratories due to the dual risk of patient samples carrying the virus that causes COVID-19, SARS-CoV-2, and the risk to patients being exposed to research staff during clinical sampling. To date, no confirmed transmission of the virus has been confirmed within a laboratory setting; however, operating processes and procedures should be adapted to ensure safe working of samples of positive, negative, or unknown COVID-19 status. OBJECTIVE: In this paper, we propose a framework for reopening a clinical research laboratory and resuming operations with the aim to maximize research capacity while minimizing the risk to research participants and staff. METHODS: This framework was developed by consensus among experienced laboratory staff who have prepared to reopen a clinical research laboratory. RESULTS: Multiple aspects need to be considered to reopen a clinical laboratory. We describe our process to stratify projects by risk, including assessment of donor risk and COVID-19 clinical status, the COVID-19 status of the specific sample type, and how to safely process each sample type. We describe methods to prepare the laboratory for safe working including maintaining social distancing through signage, one-way systems and access arrangements for staff and patients, limiting staff numbers on site and encouraging home working for all nonlaboratory tasks including data analysis and writing. Shared equipment usage was made safe by adapting booking systems to allow for the deployment of cleaning protocols. All risk assessments and standard operating procedures were rewritten and approved by local committees, and staff training was initiated to ensure compliance. CONCLUSIONS: Laboratories can adopt and adapt this framework to expedite reopening a clinical laboratory during the current COVID-19 pandemic while mitigating the risk to research participants and staff.
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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 | 0,121 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».