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Enregistrement W4317369581 · doi:10.1111/irv.13073

Results from the second WHO external quality assessment for the molecular detection of respiratory syncytial virus, 2019–2020

2023· article· en· W4317369581 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Williams, Sandra Jackson, Ian Barr, Shabana Bi, Jinal N. Bhiman, Joanna Ellis, Anne von Gottberg, Stephen Lindstrom, Teresa C. T. Peret, Sanjiv Rughooputh, Mariana Viegas, Siddhivinayak Hirve, Maria Zambon, Wenqing Zhang

Notice bibliographique

RevueInfluenza and Other Respiratory Viruses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionPublic Health EnglandWorld Health OrganizationInstitute of Infection and ImmunityNational Institute for Health and Care ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésExternal quality assessmentSubtypingVirologyMedicineMolecular diagnosticsComputational biologyBiologyComputer scienceBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: External quality assessments (EQAs) for the molecular detection of human respiratory syncytial virus (RSV) are necessary to ensure the standardisation of reliable results. The Phase II, 2019-2020 World Health Organization (WHO) RSV EQA included 28 laboratories in 26 countries. The EQA panel evaluated performance in the molecular detection and subtyping of RSV-A and RSV-B. This manuscript describes the preparation, distribution, and analysis of the 2019-2020 WHO RSV EQA. Methods: Panel isolates underwent whole genome sequencing and in silico primer matching. The final panel included nine contemporary, one historical virus and two negative controls. The EQA panel was manufactured and distributed by the UK National External Quality Assessment Service (UK NEQAS). National laboratories used WHO reference assays developed by the United States Centers for Disease Control and Prevention, an RSV subtyping assay developed by the Victorian Infectious Diseases Reference Laboratory (Australia), or other in-house or commercial assays already in use at their laboratories. Results: An in silico analysis of isolates showed a good match to assay primer/probes. The panel was distributed to 28 laboratories. Isolates were correctly identified in 98% of samples for detection and 99.6% for subtyping. Conclusions: The WHO RSV EQA 2019-2020 showed that laboratories performed at high standards. Updating the composition of RSV molecular EQAs with contemporary strains to ensure representation of circulating strains, and ensuring primer matching with EQA panel viruses, is advantageous in assessing diagnostic competencies of laboratories. Ongoing EQAs are recommended because of continued evolution of mismatches between current circulating strains and existing primer sets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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