A Tale of Two Countries: DiaSorin Molecular’s Rapid Response to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In the summer of 2019, DiaSorin Molecular started designing a multiplex respiratory panel with pan-coronavirus detection as one of the planned targets. The R&D team in Gerenzano, Italy was already searching databases, performing alignments and assessing preliminary target regions for common coronavirus RT-PCR, including SARS and MERS-CoV. In December 2019, we were vigilant and following a cluster of pneumonia cases with undetermined etiology in Wuhan, China. As we now know, the cause of the respiratory infections was the new SARS-CoV-2 virus. DiaSorin Molecular swiftly responded in line with our heritage and company history in detecting emerging infectious diseases. Early in the pandemic and in record time, using research and development teams in both Italy and the U.S. together with the U.S. manufacturing team, we were able to develop and commercialize a new diagnostic test, Simplexa™ COVID-19 Direct, to detect SARS-CoV-2. Our unique platform allowed development of a rapid diagnostic test without the need for extraction reagents. Challenges with control materials, quarantines, clinical samples, raw materials and production were overcome and the entire company worked side by side for accelerated delivery of this assay to clinical labs in Europe, the U.S. and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».