Behind the scenes of EQA – characteristics, capabilities, benefits and assets of external quality assessment (EQA): Part V – Benefits for stakeholders other than participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract External quality assessment (EQA) enhances patient safety through the evaluation of the quality of laboratory-based and point of care testing. Regulatory agencies and accreditation organizations utilize the results and the laboratory’s response to them as part of assessing the laboratory’s fitness to practice. In addition, where EQA samples are commutable and the assigned value has been determined using reference measurement procedures (RMPs), EQA data contributes to the verification of metrological traceability of assays as part of the post-market surveillance of in vitro diagnostic (IVD) medical devices (IVD-MDs). More broadly, the scientific and medical communities use EQA data to demonstrate that medical laboratory examination procedures are fit for clinical purposes, to evaluate common reference intervals, and inclusion of data in clinical databases. Scientific groups, the IVD industry, reference laboratories and National Metrology Institutes can work with EQA providers to identify measurands, which should urgently be supported by the development of reference materials or methods. The ability of health systems to respond effectively to fast-evolving medical challenges, such as the Coronavirus Disease-19 (COVID-19) pandemic, is reliant on EQA to demonstrate confidence in the performance of new laboratory methods and testing services. EQA providers are uniquely positioned to assess the performance of IVD-MDs in addition to individual laboratories and testing sites. Although the primary focus of EQA providers remains the improvement of the performance of individual laboratories, there are many stakeholders who benefit from EQA performance data.
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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 | 0,139 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».