Selection of the Primary Quality Control Rules Based on Total Allowable Error and Total Error (by Hand or Laptop)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>ABSTRACT</h3> Choosing quality control (QC) rules for monitoring quantitative methods is compulsory, often frustrating, and not easy. As part of the protocol, there are many possible QC statistical “rules” (eg, rejecting a single value outside 2 SDs) to be selected. Each analyte should use the rule or rules that have the fewest accepted wrong results (for patients and controls). Selecting the best primary QC rule ensures the development of a simple, rapid system that calculates the rule best primary for each level used for an analyte. The algorithm uses 3 readily available data points for each QC level—the laboratory’s mean, SD, and the true (survey) mean. With these data and the total error allowable (TEa), the program calculates the values for the total error (TE) and Tea − TE. This algorithm generates the primary QC rule (eg, 12 SD, 2.5 SD, 13 SD rule). The rules, −12.5 or 13 SDs (and ones in between if wanted), will reduce wrong results without accepting false results. Additionally, QC rules such as 41 SD and 10 SD are no longer necessary. The 22-SD rule need not be rejected, but the user need only be aware. Using the algorithm by hand or laptop is easy and removes the guesswork of choosing the primary QC rules.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle