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Enregistrement W4378909063 · doi:10.14745/ccdr.v49i05a02

Evolution of nucleic acid amplification testing across Canada as observed through the Canadian Laboratory Response Network's SARS-CoV-2 Proficiency Test Program, May 2020 to June 2021

2023· article· en· W4378909063 sur OpenAlexafffundvenueabout
Charlene Ranadheera, Kym Antonation, Cindi R. Corbett

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaAlberta Precision LaboratoriesNorthwestern University
Mots-clésPandemicNucleic acid testTest (biology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Nucleic Acid Amplification TestsPublic healthDiagnostic testMedicineEnvironmental healthVirologyBiologyDiseaseEmergency medicineNursingPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To help accommodate the surge in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) clinical testing due to the coronavirus disease 2019 pandemic, the decentralization of testing from provincial public health laboratories to regional laboratories and private facilities was necessary. To further support the growing number of test sites in Canada, the National Microbiology Laboratory developed a proficiency test program for the detection of SARS-CoV-2 using nucleic acid amplification tests and administered it under an arm of the Canadian Laboratory Response Network (CLRN). Since its conception in May 2020, CLRN has conducted three proficiency test schemes, from May 2020 to June 2021, and has observed an increase in participation of more than 400%. This article will explore the evolution of CLRN's SARS-CoV-2 Proficiency Test Program and its support of the Canadian pandemic response.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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