MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2334882643 · doi:10.1136/jclinpath-2012-200665

Going glass to digital: virtual microscopy as a simulation-based revolution in pathology and laboratory science

2012· review· en· W2334882643 sur OpenAlexaff
Danielle Nelson, Amitai Ziv, Karim S. Bandali

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMichener Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual microscopyDigital pathologyResource (disambiguation)Virtual LaboratoryComputer scienceTelepathologyData scienceMedical laboratoryPathologyMedicineHealth careMedical physicsMultimediaTelemedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent technological advance of digital high resolution imaging has allowed the field of pathology and medical laboratory science to undergo a dramatic transformation with the incorporation of virtual microscopy as a simulation-based educational and diagnostic tool. This transformation has correlated with an overall increase in the use of simulation in medicine in an effort to address dwindling clinical resource availability and patient safety issues currently facing the modern healthcare system. Virtual microscopy represents one such simulation-based technology that has the potential to enhance student learning and readiness to practice while revolutionising the ability to clinically diagnose pathology collaboratively across the world. While understanding that a substantial amount of literature already exists on virtual microscopy, much more research is still required to elucidate the full capabilities of this technology. This review explores the use of virtual microscopy in medical education and disease diagnosis with a unique focus on key requirements needed to take this technology to the next level in its use in medical education and clinical practice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical PathologyMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207