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Enregistrement W2341587220 · doi:10.1136/jclinpath-2015-202914

Overview of contemporary guidelines in digital pathology: what is available in 2015 and what still needs to be addressed?

2015· review· en· W2341587220 sur OpenAlex
Matthew G. Hanna, Liron Pantanowitz, Andrew Evans

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésTelepathologyDigital pathologyMedicinePathologyVirtual microscopyModalitiesTelemedicineMedical physicsAnatomical pathologyComputer scienceData scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As technological advancements continue to transform the practice of pathology, new adopters of these technologies will look to guidelines on how best to incorporate them with an eye to preserving and enhancing patient safety and diagnostic quality. Telepathology, using a variety of digital pathology modalities, has tremendous potential to achieve that goal. Pathology departments are increasingly looking to implement different digital pathology platforms, whole slide imaging (WSI) systems in particular, for a broad range of applications in patient care. WSI allows for the acquisition, management and review of completely digitised slides as would be done with a light microscope. WSI also facilitates image analysis that cannot be carried out by a pathologist using traditional microscopy. Over the last few years, the Digital Pathology Association, The Royal College of Pathologists, College of American Pathologists, Canadian Association of Pathologists, the American Telemedicine Association and the Society of Toxicologic Pathology have published guidelines for validating and implementing digital pathology systems. This review summarises, compares and contrasts these published guidelines and discusses pertinent issues that need to be addressed as the guidelines are revised in the future.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,096 · 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