Digital pathology: Attitudes and practices in the Canadian pathology community
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital pathology is a rapidly evolving niche in the world of pathology and is likely to increase in popularity as technology improves. We performed a questionnaire for pathologists and pathology residents across Canada, in order to determine their current experiences and attitudes towards digital pathology; which modalities digital pathology is best suited for; and to assess the need for training in digital pathology amongst pathology residents and staff. An online survey consisting of 24 yes/no, multiple choice and free text questions regarding digital pathology was sent out via E-mail to all members of the Canadian Association of Pathologists and pathology residents across Canada. Survey results showed that telepathology (TP) is used in approximately 43% of institutions, primarily for teaching purposes (65%), followed by operating room consults (46%). Seventy-one percent of respondents believe there is a need for TP in their practice; 85% use digital images in their practice. The top two favored applications for digital pathology are teaching and consultation services, with the main advantage being easier access to cases. The main limitations of using digital pathology are cost and image/diagnostic quality. Sixty-two percent of respondents would attend training courses in pathology informatics and 91% think informatics should be part of residency training. The results of the survey indicate that Pathologists and residents across Canada do see a need for TP and the use of digital images in their daily practice. Integration of an informatics component into resident training programs and courses for staff Pathologists would be welcomed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle