A bioassay method validation framework for laboratory and semi-field tests used to evaluate vector control tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vector control interventions play a fundamental role in the control and elimination of vector-borne diseases. The evaluation of vector control products relies on bioassays, laboratory and semi-field tests that use live insects, to assess the product’s effectiveness. Bioassay method development requires a rigorous validation process to ensure that relevant methods are used that capture appropriate entomological endpoints which accurately and precisely describe likely efficacy against disease vectors as well as product characteristics within the manufacturing tolerance ranges for insecticide content specified by the World Health Organisation. Currently, there are no standardised guidelines for bioassay method validation in vector control. This report presents a framework for bioassay validation that draws on accepted validation processes from the chemical and healthcare fields and which can be applied for evaluating bioassays and semi-field tests in vector control. The validation process has been categorised into four stages: preliminary development; feasibility experiments; internal validation, and external validation. A properly validated method combined with an appropriate experimental design and data analyses that account for both the variability of the method and the product is needed to generate reliable estimates of product efficacy to ensure that at-risk communities have timely access to safe and reliable vector control products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».