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Enregistrement W3136810172 · doi:10.1093/clinchem/hvab051

AACC Practical Recommendations for Implementing and Interpreting SARS-CoV-2 Emergency Use Authorization and Laboratory-Developed Test Serologic Testing in Clinical Laboratories

2021· article· en· W3136810172 sur OpenAlexaff
Y Victoria Zhang, Joesph R Wiencek, Qing H. Meng, Elitza S. Theel, Nikolina Babić, Lusia Sepiashvili, Nicole Pecora, Patricia Slev, Andrew Cameron, Danijela Konforte

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyMedicineMedical laboratoryTest (biology)AuthorizationPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyComputer sciencePathologyAntibodyInfectious disease (medical specialty)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical laboratory continues to play a critical role in managing the coronavirus pandemic. Numerous US Food and Drug Administration emergency use authorization (EUA) and laboratory-developed test (LDT) serologic assays have become available. The performance characteristics of these assays and their clinical utility continue to be defined in real time during this pandemic. The AACC convened a panel of experts from clinical chemistry, microbiology, and immunology laboratories; the in vitro diagnostics industry; and regulatory agencies to provide practical recommendations for implementation and interpretation of these serologic tests in clinical laboratories. CONTENT: The currently available EUA serologic tests and platforms, information on assay design, antibody classes including neutralizing antibodies, and the humoral immune responses to SARS-CoV-2 are discussed. Verification and validation of EUA and LDT assays are described, along with a quality management approach. Four indications for serologic testing are outlined. Recommendations for result interpretation, reporting comments, and the role of orthogonal testing are also presented. SUMMARY: This document aims to provide a comprehensive reference for laboratory professionals and healthcare workers to appropriately implement SARS-CoV-2 serologic assays in the clinical laboratory and to interpret test results during this pandemic. Given the more frequent occurrence of outbreaks associated with either vector-borne or respiratory pathogens, this document will be a useful resource in planning for similar scenarios in the future.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0150,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,025

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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