Assisting cytopathology training in medically under‐resourced countries: Defining the problems and establishing solutions
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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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».