Complementary lessons learned from the testing strategies used for radiation emergencies and COVID-19: A white paper from The International Association of Biological and Electron Paramagnetic Resonance (EPR) Radiation Dosimetry (IABERD)
Notice bibliographique
Résumé
As COVID-19 emerged, there are parallels between the responses needed for managing SARS-CoV-2 infections and radiation injuries. While some SARS-CoV-2-infected individuals present as asymptomatic, others exhibit a range of symptoms including severe and rapid onset of high-risk indicators of mortality. Similarly, a variety of responses are also observed after a radiological exposure depending on radiation dose, dose heterogeneity, and biological variability. The impact of acute radiation syndrome (ARS) has guided the identification of many biomarkers of radiation exposure, the establishment of medical management strategies, and development of medical countermeasures in the event of a radiation public health emergency. Biodosimetry has a prominent role for identifying exposed persons during a large scale radiological emergency situation. Identifying exposed individuals is also critical in the case of pandemics such as COVID-19, with the additional goal of controlling the spread of disease. Conclusions and significance: IABERD has taken advantage of its competences in biodosimetry to draw lessons from current practices of managing the testing strategy for nuclear accidents to improve responses to SARS-CoV-2. Conversely, lessons learned from managing SARS-CoV-2 can be used to inform best practices in managing radiological situations. Finally, the potential need to deal with testing modalities simultaneously and effectively in both situations is considered.
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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 | 0,028 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».