Current usage and future trends in gross digital photography in Canada
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
BACKGROUND: The purpose of this study was to assess the current usage, utilization and future direction of digital photography of gross surgical specimens in pathology laboratories across Canada. METHODS: An online survey consisting of 23 multiple choice and free-text questions regarding gross digital photography was sent out to via email to laboratory staff across Canada involved in gross dissection of surgical specimens. RESULTS: Sixty surveys were returned with representation from most of the provinces. Results showed that gross digital photography is utilized at most institutions (90.0%) and the primary users of the technology are Pathologists (88.0%), Pathologists' Assistants (54.0%) and Pathology residents (50.0%). Most respondents felt that there is a definite need for routine digital imaging of gross surgical specimens in their practice (80.0%). The top two applications for gross digital photography are for documentation of interesting/ complex cases (98.0%) and for teaching purposes (84.0%). The main limitations identified by the survey group are storage space (42.5%) and security issues (40.0%). Respondents indicated that future applications of gross digital photography mostly include teaching (96.6%), presentation at tumour boards/ clinical rounds (89.8%), medico-legal documentation (72.9%) and usage for consultation purposes (69.5%). CONCLUSIONS: The results of this survey indicate that pathology staff across Canada currently utilizes gross digital images for regular documentation and educational reasons. They also show that the technology will be needed for future applications in teaching, consultation and medico-legal purposes.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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