Adapting to the Coronavirus Pandemic: Building and Incorporating a Diagnostic Pipeline in a Shared Resource Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
In March 2020, with lockdown due to the coronavirus pandemic underway, the Francis Crick Institute (the Crick) regeared its research laboratories into clinical testing facilities. Two pipelines were established, one for polymerase chain reaction and the other for Serology. This article discusses the Cricks Flow Cytometry Science Technology Platform (Flow STP) role in setting up the Serology pipeline. Pipeline here referring to the overarching processes in place to facilitate the receipt of human sera through to a SARs-CoV-2 enzyme-linked immunosorbent assay result. We examine the challenges that had to be overcome by a research laboratory to incorporate clinical diagnostics and the processes by which this was achieved. It describes the governance required to run the service, the design of the standard operating procedures (SOPs) and pipeline, the setting up of the assay, the validation required to show the robustness of the pipeline and reporting the results of the assay. Finally, as the lockdown started to ease in June 2020, it examines how this new service affects the daily running of the Flow STP. © 2020 The Authors. Cytometry Part A published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Society for Advancement of Cytometry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».