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Enregistrement W4408046882 · doi:10.1016/j.ijid.2024.107583

Evaluation of IFN-γ ELISA assays for quantifying interferon-gamma in Canadian bison

2025· article· en· W4408046882 sur OpenAlexaboutno aff
Josephine Chileshe, Dr Todd Shury

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferon gammaVirologyInterferon γImmunologyInterferonBiologyCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

was distributed to 385 clinical employees, including physicians, pharmacists, nurses, and lab specialists.Descriptive statistics and non-parametric tests (Mann-Whitney and Kruskal-Wallis) analyzed 5-point Likert scale (1 = Strongly Disagree, 2 = Partially Disagree, 3 = Neutral, 4 = Partially Agree, 5 = Strongly Agree) survey data, comparing median scores across ASP elements and employee groups, with significance at P < 0.05.Qualitative data from semi-structured interviews were thematically analyzed using NVIVO software.Results: Document reviews showed that ASPs at EHS hospitals are centrally managed, with all 12 hospitals meeting most core elements (Mode = 3).Variability in median scores highlighted challenges in formalizing programs across facilities.Survey results indicated partial dissemination of all core elements (median = 4).Leadership commitment (mean = 4.41, SD + 1.04) and pharmacy expertise (mean = 3.93, SD + 1.09) showed higher scores compared to other elements.Significant differences were observed between ASP members and non-members (p < 0.05), trained and untrained employees (p < 0.001), and across hospitals (p = 0.032).Qualitative analysis revealed strong strategic commitment and facility-driven ASP implementation supported by collaborative leadership, tailored education, and provider engagement.Key barriers included a lack of trust in ASP teams, physician resistance, absence of a competency framework, inadequate professional training, and limited access to rapid diagnostics.Discussion: Despite structural barriers and variability in adoption, EHS demonstrates strong leadership commitment, pharmacist engagement, and strategic implementation of ASP interventions.This first mixed-methods study in the UAE, utilizing data triangulation, benchmarks ASP practices against CDC standards.Findings align with practices in non-EHS government hospitals and high-income countries like Norway and Germany but contrast with some MENA region trends.Conclusion: EHS has established a robust foundation for sustainable ASPs, evidenced by adequate adoption and alignment with international frameworks.This study contributes to regional ASP benchmarking and highlights the need for further research to evaluate cost-effectiveness and clinical outcomes, including reductions in mortality and morbidity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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