The importance of quality control validation and relationships with total error quality goals and bias in the interpretation of laboratory results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of a quality system is to provide accurate and reliable results for clinical decision‐making. One part of this is Quality Control (QC) validation. QC validation is not routinely applied in veterinary laboratories. This leads to the inappropriate usage of random QC rules without knowing the Probability of error detection (Ped) and Probability of false rejection (Pfr) of a method. In this paper, we will discuss why QC validation is important, when it should be undertaken, why QC validation is done, and why it is not commonly done. We will present the role of total analytical error (TEa) in the QC validation process and the challenges when a consensus TEa has not been published. Finally, we will also discuss the possibilities of ‘gray zone’ determinations and mention the effects of bias on the quality of results. Reasons for the low prevalence of performing QC validation may include (a) lack of familiarity with the concept, (b) lack of time and resources needed to conduct QC validation, and (c) lack of TEa goal for some measurands. If no TEa is available, the user may elect to use a ‘reverse approach’ to QC validation. This uses the CV and bias generated from the evaluation of QC measurements, specifying Ped, Pfr, and N (number of QC measurements/run). This identifies the lowest total error that can be controlled under these defined conditions, thus enabling the laboratory to have an estimate of the ‘gray zone’ associated with results generated with a specific assay.
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 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 | 0,358 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».