Neuropathology in Canada: Overview of Development and Current Status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The expansion of neurosurgery and neurology in Montreal and Toronto in the early 20th century was th stimulus for the development of neuropathology in Canada. Rooted in the disciplines of the neurosciences and laboratory medicine, neuropathology evolved into an independent discipline with the founding of the Canadian Association of Neuropathologists in 1960, and the recognition as a specialty by the Royal College of Physicians and Surgeons in Canada in 1965, fostering the development of several successful training programs. Nonetheless, a paucity of data remains concerning the background of training, scopes of practice, and career paths. METHOD: We conducted a survey of all physicians in Canada who have either practiced neuropathology or undergone relevant training. RESULTS: In 2009, 53 physicians were engaged in the practice of neuropathology, either exclusively or a substantial proportion of their time. Most work in tertiary hospitals, but a few service non-academic medical centers. Three routes of training were identified: direct from medical school (often with relevant research training), indirect from another clinical neuroscience specialty, and following or in conjunction with certification in one of the other pathology specialties. Practice profiles differ slightly, and some of the neuropathologists entering from pathology have mixed anatomical pathology/neuropathology responsibilities. Many of those with prior exposure in the neurosciences are more productive with regard to research and publications. CONCLUSIONS: Existing multiple options for neuropathology training have facilitated recruitment and allowed development of a mosaic of specialists able to fulfill the diversity of needs in Canadian medical and scientific communities.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».