MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3033712353 · doi:10.14745/ccdr.v46i05a02f

Pratiques exemplaires du Réseau des laboratoires de santé publique du Canada relativement à la COVID-19

2020· article· fr· W3033712353 on OpenAlexvenueaboutno aff
Groupe de travail sur les infections virales respiratoires

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakArtHumanitiesMedicineVirology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La capacité de détecter le coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2), l’agent étiologique de la COVID-19, est un élément fondamental des stratégies de contrôle et d’atténuation du Canada. La confirmation en laboratoire des cas de COVID-19 permet de prendre les mesures d’intervention appropriées en termes de traitement clinique et de santé publique. Le fait que l’objectif local est le contrôle ou l’atténuation dépend de l’épidémiologie locale de la pandémie. Le groupe de travail sur les infections virales respiratoires du Réseau des laboratoires de santé publique du Canada a mis au point des lignes directrices détaillées sur les pratiques exemplaires visant la détection du SRAS-CoV-2. Les pratiques exemplaires pour les prélèvements, le transport, le dépistage et la biosécurité sont abordées du point de vue des laboratoires de santé publique canadiens afin d’assurer une approche uniforme partout au pays : 1. Des tests de dépistage de COVID-19 basés sur une population devraient être effectués au départ à des fins de surveillance 2. Le prélèvement d’un écouvillon rhinopharyngé est l’échantillon de choix pour les tests de routine 3. Les tests d’amplification des acides nucléiques (comme la réaction en chaîne de la polymérase après transcription inverse en temps réel) sont la méthode privilégiée pour les tests de routine du SRAS-CoV-2 4. Il faut encourager la décentralisation des tests d’amplification des acides nucléiques pour la COVID-19 vers les hôpitaux ou d’autres laboratoires médicaux de complexité élevée pour accroître la capacité d’effectuer les tests et répondre aux demandes croissantes 5. Dans les stades précoces de la pandémie, les tests positifs (environ 10 à 20) et négatifs (environ 50) par un laboratoire provincial doivent être confirmés au Laboratoire national de microbiologie 6. Il faut surveiller la co-circulation d’autres agents viraux associée aux maladies de type grippal (p. ex. le virus de la grippe A et B et le virus respiratoire syncytial) comme la capacité le permet, dans le cadre de la surveillance continue 7. Après avoir obtenu la validation, les tests sérologiques peuvent servir à évaluer la présence ou l’absence de réaction immunitaire au SRAS-CoV-2 soit au niveau de la population, soit au niveau individuel pour certaines indications, mais ceux-ci seront probablement peu utiles pour établir un diagnostic de la forme grave du COVID-19 Ces recommandations seront mises à jour à mesure que de nouveaux renseignements sont disponibles.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.954
Threshold uncertainty score0.333

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.088
GPT teacher head0.330
Teacher spread0.241 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2020
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueRelevé des maladies transmissibles au CanadaSame topicHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeFrench-language works237,207