The final part of the CRESS trilogy – how to evaluate the quality of stability studies
Notice bibliographique
Résumé
High quality laboratory results are critical for patient management. However, poor sample quality can impact these results and patient safety. To ensure reliable and accurate results laboratories must be aware of each analyte's stability under various storage conditions and matrices to guarantee correct and dependable outcomes. This knowledge allows laboratories to define the allowable delay between sample collection and centrifugation/analysis for all analytes to guarantee appropriate results quality and interpretation. The EFLM Working Group for the Preanalytical Phase (WG-PRE) therefore established a 4-step plan to tackle this issue, aiming to standardize and harmonize stability studies for improved comparison and meta-analysis. The plan included the development of checklists and how-to guides for performing and reporting stability studies as well as a central resource of stability data. This manuscript deals with the issue of evaluating publications and incorporating them into a central resource. To evaluate stability studies, the CRESS checklist was used to structure 20 sections used to judge the quality of studies. Each section has 4 levels of quality, with scores converted to numerical values and weighted based on expert opinion. Based on this, a final score ranging from A to D was determined. The procedure was then tested on six manuscripts and checked for agreement between expert judgements. The results demonstrated that the proposed evaluation process is a useful tool to distinguish between best in class manuscripts and those of lower quality. The EFLM WG-PRE strongly believes that the provided recommendations and checklists will help improving stability studies both in quality and standardisation.
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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 | 0,019 | 0,068 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».