Central role of laboratory medicine in public health and patient care
Notice bibliographique
Résumé
Clinical laboratories play a vital role in the healthcare system. Objective medical data provided by clinical laboratories supports approximately 60-70% of clinical decisions, however, evidence supporting this claim is poorly documented and laboratories still lack visibility, despite their indisputable impact on patient care and public health. The International Federation for Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (IFCC) Task Force on Outcome Studies in Laboratory Medicine (TF-OSLM) was recently developed to support directed research evaluating the role of laboratory medicine on clinical outcomes. Establishing and documenting this evidence is key to enhance visibility of the field in the eye of the public and other healthcare professionals together with optimizing patient outcomes and health care system operations. In this review, we discuss four areas that exemplify the contribution of laboratory medicine directly to patient care. This includes high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide/B-type natriuretic peptides (NT-proBNP/BNP) for the diagnosis and prognosis of myocardial infarction and heart failure, respectively, and procalcitonin for the management of sepsis and antibiotic stewardship. Emerging markers of traumatic brain injury and the role of laboratory medicine in the fight against the COVID-19 pandemic are discussed along with an introduction to plans of IFCC TF-OSLM.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».