Assisting cytopathology training in medically under‐resourced countries: Defining the problems and establishing solutions
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
Cytology is able to deliver rapid accurate diagnoses with minimal equipment and laboratory infrastructure at minimal cost, and this is especially so for fine needle biopsy (FNB), which is a powerful diagnostic tool in medically resource-poor environments, where histopathology laboratories are small in number and poorly supported financially. The crucial element in the development of cytology services is to train a sufficient number of well trained cytopathologists and cytotechnologists to create a 'critical mass' of personnel who not only provide routine diagnostic services, but also can train an ever expanding number of pathologists, cytotechnologists, and health workers. A review of practical programs to train cytopathologists and cytotechnologists in their own countries will be presented, including a recent series of FNB and cytology tutorials run in sub Saharan Africa. The need for local cytopathology programs and the potential for both local and visiting cytopathologists to provide a faculty will be discussed, as well as a range of possible programs which can bring African pathologists and trainee pathologists to Western institutions for periods of their training. Ideally, the regional Societies of Cytology, including the recently formed West African Society of Cytology, will establish their own diagnostic protocols, training programs, syllabuses, examinations and accreditation and career pathways for both cytopathologists and cytotechnologists, and organize tutorials where they will invite overseas faculty to contribute. Crucially, these new societies will empower cytopathologists and cytotechnologists to approach health services and governments to state the need for cytology services as a cost-effective accurate diagnostic service that enhances patient care.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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