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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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