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Enregistrement W4403868667 · doi:10.1099/jmm.0.001915

Identification methods as a factor affecting the performance of clinical microbiology laboratories participating in an external quality assessment program: a cross-sectional, retrospective analysis

2024· article· en· W4403868667 sur OpenAlexaffabout
Jennifer D. Wu, Md S. Alam, Veronica Restelli, Selvarani Vimalanathan, Lucy A. Perrone

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternal quality assessmentMedicineClinical microbiologyConfidence intervalMedical physicsMedical laboratoryBiologyInternal medicinePathologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Laboratory participation in external quality assessment (EQA) programmes including proficiency testing (PT) is a requirement of clinical laboratory conformance to ISO 15189:2022 Medical laboratories – Requirements for quality and competence . PT is one EQA method whereby laboratories are sent blinded samples for characterization by routine laboratory diagnostic methods. Importantly, PT enables a laboratory’s performance to be evaluated in comparison to the standard reference methods and to the performance of other peer laboratories using similar diagnostic methods. Gap statement. The desired outcome of participating in PT is to help laboratories identify possible sources of error in each step of the total testing process and particularly in their test methods during the analytical phase. Aim. This cross-sectional study investigated the impact of using matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) compared to conventional phenotypic biochemical testing on laboratory performance in a clinical bacteriology PT scheme. Methodology. During a 6-year period from 2017-2022, the Canadian Microbiology Proficiency Testing implemented 112 PT challenges comprising 22 different sample types and included 61 different bacterial species. This was translated into 5883 graded test events for analysis. Multiple logistic regression techniques were employed to explore the association between the test method employed and laboratory performance. The sample type and aerobic classification of challenge organisms were included as confounding variables. Results. Laboratories using MALDI-TOF MS performed significantly better in characterizing microorganisms than laboratories using phenotypic biochemical testing alone [odds ratio OR = 5.68, confidence interval (CI): 3.92, 8.22] regardless of the sample type and aerobic classification. Notably, our analysis identified a significant association between anaerobic organisms and laboratory performance (OR: 0.24, CI: 0.17–0.35), suggesting that culturing and identifying fastidious organisms remains a significant obstacle for many clinical microbiology laboratories. Conclusions. Although no method is infallible and its performance will depend on the validation and quality assurance procedures, this finding may help the management in the decision for implementing MALDI-TOF MS in the microbiology laboratory. This study highlights the important role PT providers play in the objective assessment of laboratory performance and how it can provide evidence for quality improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,441 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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