Transforming diagnostic capacity by syndromic infection testing for remote isolated communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Many of the UK overseas territories are small with limited microbiological diagnostic capacity for pathogens and antimicrobial resistance detection. The Covid-19 pandemic highlighted the particular vulnerability of these territories for the emergence of novel infections and antimicrobial resistance. Methods The UKHSA program with its territory partners implemented rapid automated syndromic molecular diagnostics (RASM), aiming to improve diagnostic capacity. Local laboratory staff were trained in the use of the diagnostics, and guidance was provided to clinicians for requesting tests. Syndromic diagnoses included enteric, respiratory, bloodstream, neurological infection, and antibiotic resistance mechanisms. Data on diagnostic capacity, turnaround times and clinical impact were collected from records before and after implementation of RASM. Results Turnaround time for results went from an average 14 days to 1 day, and often much shorter. Previously undiagnosed conditions, could now be identified to the microbiological level rapidly in territory, allowing appropriate specific clinical management, infection prevention, improved antimicrobial stewardship and rapid public health response. This technology is simple to operate and maintain with little scope for user error. The speed of microbiological diagnosis for patient management and public health detection and response was greatly enhanced. Conclusion Rapid microbiological diagnosis on site transformed patient management, the timely investigation and management of outbreaks and clusters, accurate surveillance and antimicrobial stewardship. Targeted RASM is cost effective, reducing the requirement for highly trained scientific staff and expensive logistics around rapid transport to reference laboratories. This innovation improves clinical care and strengthens local preparedness in communicable disease and public health response.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».