Point-of-care testing: state-of-the art and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-care testing (POCT) is becoming an increasingly popular way to perform laboratory tests closer to the patient. This option has several recognized advantages, such as accessibility, portability, speed, convenience, ease of use, ever-growing test panels, lower cumulative healthcare costs when used within appropriate clinical pathways, better patient empowerment and engagement, and reduction of certain pre-analytical errors, especially those related to specimen transportation. On the other hand, POCT also poses some limitations and risks, namely the risk of lower accuracy and reliability compared to traditional laboratory tests, quality control and connectivity issues, high dependence on operators (with varying levels of expertise or training), challenges related to patient data management, higher costs per individual test, regulatory and compliance issues such as the need for appropriate validation prior to clinical use (especially for rapid diagnostic tests; RDTs), as well as additional preanalytical sources of error that may remain undetected in this type of testing, which is usually based on whole blood samples (i.e., presence of interfering substances, clotting, hemolysis, etc.). There is no doubt that POCT is a breakthrough innovation in laboratory medicine, but the discussion on its appropriate use requires further debate and initiatives. This collective opinion paper, composed of abstracts of the lectures presented at the two-day expert meeting "Point-Of-Care-Testing: State of the Art and Perspective" (Venice, April 4-5, 2024), aims to provide a thoughtful overview of the state-of-the-art in POCT, its current applications, advantages and potential limitations, as well as some interesting reflections on the future perspectives of this particular field of laboratory medicine.
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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 | 0,033 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».