Behind the scenes of EQA–characteristics, capabilities, benefits and assets of external quality assessment (EQA): Part IV – Benefits for participant laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main stakeholders in external quality assessment (EQA) programs are the participants, in whose interests these challenges are ultimately organised. EQA schemes in the medical field contribute to improving the quality of patient care by evaluating the analytical and diagnostic quality of laboratory and point-of-care tests (POCT) by independent third parties and, if necessary, pointing out erroneous measurement results and analytical or diagnostic improvement potential. Other benefits include the option of using EQA samples for other important laboratory procedures, such as the verification or validation of in vitro diagnostic medical devices (IVD-MDs), a contribution to the estimation of measurement uncertainty, a means of training and educating laboratory staff through educational EQA programmes or samples, or even for independent and documented monitoring of staff competence, such as on samples with unusual or even exceptional characteristics. Participation in an EQA scheme for beneficiaries like medical, microbiological and histo- and molecular pathology laboratories, users of POCT and self-testing systems as well as National Metrology Institutes, calibration laboratories and reference laboratories that are dedicated to specific tasks and have particular expectations of the EQA scheme are presented here.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».