<i>Clinical Chemistry and Laboratory Medicine</i>: Happy 60th Anniversary
Notice bibliographique
Résumé
Information disseminated by CCLM to a global audience has surely transformed the field of clinical chemistry and laboratory medicine.Specifically, CCLM has taken the lead in publishing guidelines to support clinical laboratories around the world in applying up-to-date evidence in a way that improves clinical practice.This became especially important in the context of the COVID-19 pandemic, particularly in early months when little was known about the SARS-CoV-2 virus or COVID-19 disease.IFCC recognized this critical gap, and in turn, produced several guidelines on molecular, serological, and biochemical monitoring of COVID-19, as well as biosafety measuring for preventing COVID-19 in clinical laboratories.Thanks to the outstanding support of the Editor-in-Chief, Professor Mario Plebani, and the Associate Editor, Professor Giuseppe Lippi, the IFCC Taskforce on COVID-19 formed a very productive collaboration with CCLM to publish these recommendations alongside expert opinion pieces and original research articles in a special issue of CCLM.This timely special issue became a treasured resource for laboratory medicine specialists and other healthcare workers around the world.Importantly, this issue also helped to demonstrate the vital role of clinical laboratories in both patient care and public health.Following this initial series of publications, additional manuscripts were published in CCLM by the IFCC Taskforce on other important guidelines, such as the IFCC interim guidelines on rapid point-of-care antigen testing for SARS-CoV-2 detection.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,040 |
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 ».