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Enregistrement W4207073406 · doi:10.3389/fpubh.2021.808751

Uncoupling Molecular Testing for SARS-CoV-2 From International Supply Chains

2022· review· en· W4207073406 sur OpenAlexaff
Jo‐Ann L. Stanton, Rory O’Brien, Richard J. Hall, Anastasia Chernyavtseva, Hye‐Jeong Ha, Lauren Jelley, Peter D. Mace, Alexander Klenov, Jackson Treece, John D. Fraser, Fiona Clow, Lewis Clarke, Yongdong Su, Harikrishnan M. Kurup, Vyacheslav V. Filichev, William Rolleston, Lee Law, Phillip M. Rendle, Lawrence D. Harris, James M. Wood, Thomas W. Scully, James E. Ussher, Jenny Grant, Timothy A. Hore, Tim Moser, Rhodri Harfoot, Blair Lawley, Miguel E. Quiñones‐Mateu, Patrick Collins, Richard J. Blaikie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinistry of Health, New ZealandUniversity of AucklandUniversity of Otago
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SurpriseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessWork (physics)Supply chainReagent2019-20 coronavirus outbreakProcess (computing)Computer scienceOperations researchVirologyEnvironmental planningMedicineMarketingEnvironmental scienceDiseaseEngineeringPathologyInfectious disease (medical specialty)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid global rise of COVID-19 from late 2019 caught major manufacturers of RT-qPCR reagents by surprise and threw into sharp focus the heavy reliance of molecular diagnostic providers on a handful of reagent suppliers. In addition, lockdown and transport bans, necessarily imposed to contain disease spread, put pressure on global supply lines with freight volumes severely restricted. These issues were acutely felt in New Zealand, an island nation located at the end of most supply lines. This led New Zealand scientists to pose the hypothetical question: in a doomsday scenario where access to COVID-19 RT-qPCR reagents became unavailable, would New Zealand possess the expertise and infrastructure to make its own reagents onshore? In this work we describe a review of New Zealand's COVID-19 test requirements, bring together local experts and resources to make all reagents for the RT-qPCR process, and create a COVID-19 diagnostic assay referred to as HomeBrew (HB) RT-qPCR from onshore synthesized components. This one-step RT-qPCR assay was evaluated using clinical samples and shown to be comparable to a commercial COVID-19 assay. Through this work we show New Zealand has both the expertise and, with sufficient lead time and forward planning, infrastructure capacity to meet reagent supply challenges if they were ever to emerge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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