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Enregistrement W3126616877 · doi:10.1016/j.plabm.2021.e00206

Improving quality of transcutaneous bilirubin measurements: Value of in-house developed quality control

2021· article· en· W3126616877 sur OpenAlexaffabout
Heather A. Paul, Brenda Joanne Adams, Allison A. Venner

Notice bibliographique

RevuePractical Laboratory Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Health and Biochemistry
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint-of-care testingQuality assuranceMedicineQuality (philosophy)Medical physicsMedical emergencyExternal quality assessmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Quality assurance (QA) plays an integral role in Point of Care Testing (POCT) programs. Quality control (QC) is an important QA program component to ensure high quality results and enhanced patient care. The measurement of transcutaneous bilirubin (TcB) in the POCT setting is an essential part of newborn care in Alberta, Canada. However, there is currently no available commercial QC material for TcB meters. An in-house developed QC material has been in use within a single TcB POCT program within Alberta. The objective of this study was to determine the performance of this QC material by other POCT staff and clinical end-users to assess whether its use could be expanded. DESIGN AND METHODS: Two levels of QC material were measured by POCT staff and clinical end-users across 12 different sites using the Dräger Jaundice Meter JM-103® and JM-105® meters. RESULTS: The performance of the QC material was acceptable when tested by POCT staff, was stable and reliable over time, and had an acceptable CV (≤8%). However, the data does not support use of the QC material by clinical end-users. CONCLUSIONS: The use of the QC material could be expanded into other TcB settings for use by POCT staff. Additional training and experience with the QC material by end-users is needed to facilitate QC use in the clinical setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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