Performance of residents using digital images versus glass slides on certification examination in anatomical pathology: a mixed methods pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is anticipated that many licensing examination centres for pathology will begin fully digitizing the certification examinations. The objective of our study was to test the feasibility of a fully digital examination and to assess the needs, concerns and expectations of pathology residents in moving from a glass slide-based examination to a fully digital examination. METHODS: We conducted a mixed methods study that compared, after randomization, the performance of senior residents (postgraduate years 4 and 5) in 7 accredited anatomical pathology training programs across Canada on a pathology examination using either glass slides or digital whole-slide scanned images of the slides. The pilot examination was followed by a post-test survey. In addition, pathology residents from all levels of training were invited to participate in an online survey. RESULTS: A total of 100 residents participated in the pilot examination; 49 were given glass slides instead of digital images. We found no significant difference in examination results between the 2 groups of residents (estimated marginal mean 8.23/12, 95% confidence interval [CI] 7.72-8.87, for glass slides; 7.84/12, 95% CI 7.28-8.41, for digital slides). In the post-test survey, most of the respondents expressed concerns with the digital examination, including slowly functioning software, blurring and poor detail of images, particularly nuclear features. All of the respondents of the general survey (n = 179) agreed that additional training was required if the examination were to become fully digital. INTERPRETATION: Although the performance of residents completing pathology examinations with glass slides was comparable to that of residents using digital images, our study showed that residents were not comfortable with the digital technology, especially given their current level of exposure to it. Additional training may be needed before implementing a fully digital examination, with consideration for a gradual transition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».