Ensuring diagnostic testing accuracy for patient care and public health- COVID-19 testing scale-up from an EQA provider’s perspective
Notice bibliographique
Résumé
In response to the coronavirus pandemic (COVID-19) and scale up of diagnostic testing, the Canadian Microbiology Proficiency Testing program created a new proficiency testing (PT) program for the molecular and antigen detection of SARS-CoV-2. The program was geared to point of care testing (POCT) sites located in each of the eight provincial Health Authorities across British Columbia, Canada, with the intention to monitor testing quality. The PT program consisted of 6 shipments in a year, each containing a set of 4 samples either positive for SARS-CoV-2 virus or negative. The program began with initial 23 sites enrolling in March 2021, expanding to >100 participants by December 2021. After the first two surveys, it was observed that testing performance (accuracy) was consistently acceptable for sites using nucleic acid technology (NAT), however performance by sites using rapid antigen detection (RAD) methods was poor, especially when testing the weakly positive samples. A root cause investigation of poor testing performance revealed gaps in the execution of testing methods and also in results interpretation. These quality issues were most commonly associated with new testers who lacked experience with diagnostic testing. Tester training and mentoring was reinforced as was retraining of personnel; sample processing instructions were modified, and a training video was also created for testing sites. As a result of these interventions, sites improved their testing accuracy and the performance of POCT sites using RAD methods came to more closely match the performance of sites utilizing NAT. Overall, the PT program was highly successfully and improved quality of testing in the province. This work demonstrates the critical value of an external quality assessment (EQA) partner towards improving patient and public health and safety, especially when testing is conducted outside of an accredited medical laboratory setting.
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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 | 0,001 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».