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Enregistrement W4406048707 · doi:10.1515/cclm-2024-1289

Behind the scenes of EQA – characteristics, capabilities, benefits and assets of external quality assessment (EQA): Part I – EQA in general and EQA programs in particular

2025· review· en· W4406048707 sur OpenAlexaff
Christoph Buchta, Rachel Marrington, Barbara De la Salle, Stéphanie Albarède, Tony Badrick, Andreas Bietenbeck, David Bullock, Janne Cadamuro, Vincent Delatour, Enes Dusinovic, Wolf‐Jochen Geilenkeuser, Gro Gidske, Andrea Griesmacher, Alexander Haliassos, Derek Holzhauser, Jim F. Huggett, Serafeim Karathanos, Paola Pezzati, Sverre Sandberg, Aditi Sarkar, Anne Elisabeth Solsvik, Michael Spannagl, Marc Thelen, Veronica Restelli, Lucy A. Perrone

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternal quality assessmentQuality assuranceMedical physicsMedicineMedical educationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This is the first in a series of five papers that detail the role and substantial impact that external quality assessment (EQA) and their providers‘ services play in ensuring in-vitro diagnostic (IVD) performance quality. The aim is to give readers and users of EQA services an insight into the processes in EQA, explain to them what happens before EQA samples are delivered and after examination results are submitted to the provider, how they are assessed, what benefits participants can expect, but also who are stakeholders other than participants and what significance do EQA data and assessment results have for them. This first paper presents the history of EQA, insights into legal, financing and ethical matters, information technology used in EQA, structure and lifecycle of EQA programs, frequency and intensity of challenges, and unique requirements of extra-examination and educational EQA programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,484
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,102 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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