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Enregistrement W4408822965 · doi:10.1017/cts.2024.1028

420 Harmonization of quality indicators in Clinical Microbiology Laboratories

2025· article· en· W4408822965 sur OpenAlexaffabout
Ellen G. Avery, Setareh Aghamohammadi, Laura Abbatangelo, Mawada Tarhuni, Janine Noorloos, Susan M. Poutanen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationClinical microbiologyQuality (philosophy)MicrobiologyMedical physicsMedicineBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives/Goals: This study aims to harmonize quality indicators (QIs) across University of Toronto-affiliated microbiology labs to establish universal benchmarks that enhance performance, patient safety, and health outcomes. Harmonized QIs will enable effective comparisons and enhance the consistency of care. Methods/Study Population: The study employed the Delphi method, a structured and iterative process to build consensus. An expert panel of clinical microbiology trainees, medical microbiologists, trainees, and site leads from five University of Toronto-affiliated microbiology labs was assembled. Initial insights were gathered through surveys and a comprehensive scoping review of the literature. The study involved two rounds of feedback, a SurveyMonkey-based survey, with a defined consensus of 75% agreement among participants. Followed by an implementation survey conducted through REDCap to assess how these QIs were adopted in practice and identify barriers to implementation. Results/Anticipated Results: The study achieved consensus on nine high-impact quality indicators, including blood culture volume and contamination rates, cerebrospinal fluid transport time, and turnaround times for Gram stain results. Blood culture contamination and positivity rates garnered the highest agreement, at 100% and 91%, respectively. While some indicators were widely accepted and implemented, others faced resistance due to feasibility concerns. The study also identified significant variability in the level of adoption across the participating laboratories, pointing to operational challenges and the need for further efforts to address these barriers. Discussion/Significance of Impact: This study highlights the importance of QI harmonization in improving lab services and patient safety. It reveals challenges in standardizing practices but promotes uniformity in QIs, laying the groundwork for better inter-lab collaboration, consistent outcomes, and improvements in microbiology.

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)0,215
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2150,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,382 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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