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Enregistrement W3163146696 · doi:10.1080/09553002.2021.1928782

RENEB Inter-Laboratory comparison 2017: limits and pitfalls of ILCs

2021· article· en· W3163146696 sur OpenAlexaff
Eric Grégoire, Joan Francesc Barquinero, Gaëtan Gruel, Mohamed Amine Benadjaoud, Juan S. Martínez, Christina Beinke, Adayabalam S. Balajee, Philip Beukes, William F. Blakely, Inmaculada Domı́nguez, Pham Ngoc Duy, Octávia Monteiro Gil, Inci Güçlü, Kamilė Guogytė, Savina Hadjidekova, Valeria Hadjidekova, M. Prakash Hande, Seongjae Jang, Katalin Lumniczky, Roberta Meschini, Mirta Milić, Alegría Montoro, Jayne Moquet, M. Echevarría Moreno, Farrah Norton, Ursula Oestreicher, Jelena Pajić, Laure Sabatier, Sylwester Sommer, Antonella Testa, Georgia I. Terzoudi, Marco Valente, Perumal Venkatachalam, Anne Vral, Ruth C. Wilkins, Andrzej Wójcik, D. Zafiropoulos, Ulrike Kulka

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensCanadian Science Centre for Human and Animal HealthHealth CanadaCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodosimetryDosimetryMedical physicsMass CasualtyDicentric chromosomeComputer scienceHarmonizationRadiological weaponEnvironmental scienceMedicineNuclear medicinePhysicsBiologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose In case of a mass-casualty radiological event, there would be a need for networking to overcome surge limitations and to quickly obtain homogeneous results (reported aberration frequencies or estimated doses) among biodosimetry laboratories. These results must be consistent within such network. Inter-laboratory comparisons (ILCs) are widely accepted to achieve this homogeneity. At the European level, a great effort has been made to harmonize biological dosimetry laboratories, notably during the MULTIBIODOSE and RENEB projects. In order to continue the harmonization efforts, the RENEB consortium launched this intercomparison which is larger than the RENEB network, as it involves 38 laboratories from 21 countries. In this ILC all steps of the process were monitored, from blood shipment to dose estimation. This exercise also aimed to evaluate the statistical tools used to compare laboratory performance.Materials and methods Blood samples were irradiated at three different doses, 1.8, 0.4 and 0 Gy (samples A, C and B) with 4-MV X-rays at 0.5 Gy min−1, and sent to the participant laboratories. Each laboratory was requested to blindly analyze 500 cells per sample and to report the observed frequency of dicentric chromosomes per metaphase and the corresponding estimated dose.Results This ILC demonstrates that blood samples can be successfully distributed among laboratories worldwide to perform biological dosimetry in case of a mass casualty event. Having achieved a substantial harmonization in multiple areas among the RENEB laboratories issues were identified with the available statistical tools, which are not capable to advantageously exploit the richness of results of a large ILCs. Even though Z- and U-tests are accepted methods for biodosimetry ILCs, setting the number of analyzed metaphases to 500 and establishing a tests’ common threshold for all studied doses is inappropriate for evaluating laboratory performance. Another problem highlighted by this ILC is the issue of the dose-effect curve diversity. It clearly appears that, despite the initial advantage of including the scoring specificities of each laboratory, the lack of defined criteria for assessing the robustness of each laboratory’s curve is a disadvantage for the ‘one curve per laboratory’ model.Conclusions Based on our study, it seems relevant to develop tools better adapted to the collection and processing of results produced by the participant laboratories. We are confident that, after an initial harmonization phase reached by the RENEB laboratories, a new step toward a better optimization of the laboratory networks in biological dosimetry and associated ILC is on the way.

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)0,411
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,511
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4110,511
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0090,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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