Analysis of Addenda in Anatomic Pathology as a Quality Monitoring Initiative
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Along with the integration of immunohistochemical markers and molecular techniques into routine practice, addenda in surgical pathology reporting have not only increased in frequency but also evolved to include prognostic and therapeutic information. Because of the lack of uniform practice with respect to issuing addenda, information that can significantly change the diagnosis, prognosis, or treatment plan may be issued as an addendum as opposed to an amendment. OBJECTIVE: To audit addenda and identify instances of amendments masquerading as addenda. DESIGN: All addenda during a 36-month period were reviewed. Each addendum report was classified by accession class, issuing pathologist, subspecialty category, indication for addendum, whether the addendum constituted a change in diagnostic meaning, whether a change in prognosis occurred, and if a change in treatment plan was necessary. RESULTS: All cytology and autopsy addenda were deemed appropriate. Thirty-three of 5028 (6.5 of 1000) surgical pathology addenda were deemed to have changes: Among the 33 faux addenda, 30 (91%) contained supplemental diagnostic information that would alter patient management and 31 (94%) contained additional information that would change the prognosis from that entailed by the original diagnosis. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that not infrequently, surgical pathology addenda contain information that significantly alters the report and thus merit an amendment. Quality monitoring initiatives that evaluate pathologist and departmental performance should assess both addenda and amendments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,123 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».