Paving the way for quality assured, decentralised point-of-care testing for infectious disease in primary care - Real world lessons from remote Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Decentralized molecular testing for infectious disease diagnosis at the point-of-care (POC) is critical to address inequities in access to timely, informed health care. The COVID-19 pandemic accelerated the demand, development and adoption of POC tests for infectious diseases globally. This has provided opportunities to maximize the individual benefits and public health impact of POC testing, particularly in remote and resource-limited primary care settings. Despite this, there remains a lack of harmonized, regulatory compliance and quality management frameworks for the delivery of molecular POC testing networks outside the laboratory setting. AREAS COVERED: This Perspective describes real-world lessons and experiences of delivering a fit-for-purpose, quality framework for one of the world's largest decentralized molecular POC testing programs for infectious disease across rural and remote Australian communities. Here we detail unique, key considerations to ensure the quality of POC testing in primary health settings with global application. EXPERT OPINION: There is an ethical and public health imperative to provide sustained access to decentralized POC testing for infectious disease in primary care. Genuine partnerships across stakeholders and disciplines are essential to deliver well governed, fit-for-purpose quality management POC testing frameworks and increase equitable access to timely, high-quality person-centered care.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».