Considering best practice standards for routine whole-genome sequencing for TB care and control
Notice bibliographique
Résumé
TB is a priority pathogen for the application of whole-genome sequencing (WGS) into routine public health practice. In low-incidence settings, a growing number of services have begun to incorporate routine WGS into standard practice. The increasing availability of real-time genomic information supports a variety of aspects of the public health response, including the detection of drug resistance, monitoring of laboratory and clinical practices, contact tracing investigations and active case finding. Optimal structures and approaches are needed to support the rapid translation of genomic information into practice and to evaluate outcomes and impact. In this consensus paper, we outline the elements needed to systemically incorporate routine WGS into the TB public health response, including the sustainability of services, multidisciplinary team models and monitoring and evaluation frameworks. If integrated in an efficient and thoughtful manner, routine WGS has the potential to significantly improve clinical TB care for individuals and the overall public health response.
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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 | 0,345 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».