Correlation of cytotechnologists' parameters with their performance in rapid prescreening of papanicolaou smears
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efficient quality control is essential to ensure high sensitivity of Papanicolaou (Pap) smears. For this purpose, rescreening of 10% random negative smears is increasingly felt to be ineffective. Rapid rescreening (RR) of all negative Pap smears is more practical and has received widespread acceptance, especially in Europe, although its sensitivity is difficult to monitor and its retrospective nature may influence the vigilance of the screeners. The method of rapid prescreening (RPS) overcomes these drawbacks because rapid review of Pap smears precedes full screening. METHODS: All routine conventional Pap smears (n = 8364) over 2 months underwent RPS by 12 cytotechnologists, followed by full screening. Data were analyzed to determine correlation between the RPS sensitivity of individual cytotechnologists and both their sensitivity in full screening and their years of experience as cytotechnologists. RESULTS: There was a striking variability in sensitivity (15.4%-72.7%) among the 12 screeners with an atypical squamous cells of undetermined significance (ASCUS) threshold. There was no correlation between RPS sensitivity of individual cytotechnologists with either their sensitivity in full screening or their years of experience as cytotechnologists. CONCLUSIONS: The skills required of a cytotechnologist for achieving a high sensitivity in RPS are apparently different from those of full screening and are independent of the sensitivity of the screeners at full screening or of the years of experience as cytotechnologists.
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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 | 0,007 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».