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Record W2892380500 · doi:10.14745/ccdr.v44i05a04f

Erreurs d'identification des agents biologiques à cote de sécurité élevée du groupe de risque 3 par SM MALDI-TOF au Canada : de novembre 2015 à octobre 2017

2018· article· fr· W2892380500 on OpenAlexvenueaboutno aff
D Pomerleau-Normandin, Marianne Heisz, M Su

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBacillus and Francisella bacterial research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : La spectrométrie de masse à désorption-ionisation laser assistée par matrice avec analyseur de temps de vol (SM MALDI-TOF) est une technologie de plus en plus utilisée pour l'identification des microorganismes aux fins diagnostiques.Toutefois, des observations empiriques laissent penser que cette technologie est associée à des erreurs d'identification des agents biologiques à cote de sécurité élevée (ABCSE) du groupe de risque 3 (GR3), ce qui augmente le risque d'exposition pour le personnel en laboratoire.Objectif : Étudier et caractériser les incidents liés à l'utilisation de la SM MALDI-TOF survenus au Canada du 6 novembre 2015 au 10 octobre 2017.Méthodologie : Les cas à étudier ont été relevés à partir des rapports d'incidents en laboratoire du système de surveillance national de déclaration des incidents en laboratoire au Canada.Les cas admissibles faisaient directement référence à la technologie SM MALDI-TOF ou à l'un des trois ABCSE du GR3 suivants : espèces de Brucella, Francisella tularensis et Burkholderia pseudomallei.Un questionnaire a été mis au point afin d'établir les facteurs de risque pouvant mener à une exposition.Les déclarants des organisations où des incidents admissibles ont été signalés ont été interrogés au moyen de ce questionnaire.Les données ont été consignées dans une feuille de calcul Excel.Une analyse statistique descriptive a été réalisée par la suite pour évaluer les caractéristiques communes et établir les facteurs de risque possibles.Résultats : Huit incidents admissibles ont été relevés, et 39 employés de laboratoire au total ont été exposés à des ABCSE du GR3.Dans cinq de ces huit incidents, les déclarants ont indiqué que leur appareil était muni à la fois des bases de données cliniques de référence et de bases de données de recherche de référence.Dans six incidents pour lesquels les déclarants savaient quels types de bases de données avaient été utilisés, seule la base de données cliniques avait été utilisée au moment de l'incident, même si les deux types étaient disponibles dans cinq de ces cas.Dans les huit cas, l'exposition est survenue à l'étape de préparation de l'échantillon, les analyses étant réalisées sur table de travaille à découvert, directement sur le spécimen.De plus, dans les huit cas, les spécimens des patients avaient été fournis sans information sur le risque.Conclusion : Il s'agit de la première étude d'envergure nationale visant à caractériser la nature et l'étendue des incidents en laboratoire impliquant les ABCSE du GR3 liés à l'utilisation de la SM MALDI-TOF permet d'établir les facteurs de risque et fournit des données de base pouvant éclairer les stratégies d'atténuation du risque.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.105
Threshold uncertainty score0.211

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2018
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