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Enregistrement W2625194996 · doi:10.1002/cncy.21826

Cytopathology is the Nexus for patient‐centered care

2017· article· en· W2625194996 sur OpenAlexaboutno aff
Celeste N. Powers, David Kaminsky

Notice bibliographique

RevueCancer Cytopathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFine-needle aspirationCytopathologyInformation overloadBiopsyMedical physicsRadiologyPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genomic revolution has been facilitated by the convergence of minimally invasive diagnostic and therapeutic techniques, refinements in imaging and guided biopsy (particularly fine-needle aspiration biopsy), the development of whole genome sequencing, and the emergence of targeted therapies.Cytopathologists are the first responders from laboratories: they are educated to acquire, triage, and assess small biopsies and cell samples as substrates for molecular testing, next-generation sequencing, fluorescence in situ hybridization, immunohistochemistry, and genetic testing.Pathologists and cytopathologists are now integral to multidisciplinary care teams and have a voice in patient assessments for treatment plans.Cytopathologists who perform fine-needle aspiration biopsy (particularly ultrasound-guided biopsy) are at the direct interface with patients and are, of necessity, developing communication skills that incorporate empathy and compassion.Information transfer in the digital age has been complicated by information overload, a phenomenon that creates an opportunity for cytopathologists to become mentors in making sense of information (the process of information diffusion) and managing overload by serving as information professionals who guide learners to appropriate information resources.As cytopathologists migrate toward the center of patient care through interventional interfaces with patients, we become responsible for generating a complete, integrated report that moves information to patient portals on the Internet and to clinicians by secure digital delivery methods.With 70% of the medical record representing laboratory information, it is critical that pathologists take responsibility for its accuracy, display, and integration.This supplement, The Genomic Revolution: The Critical Role of Cytopathology in Patient-Centered Care and Personalized Medicine, was conceived to unite current research and procedural protocols with real-world clinical processes, from the clinical encounter with the patient to the quality assessment of the final report, and it is intended to provide an in-depth snapshot of why cytopathology is essential and integral to patient-centered care in the genomic era.Dr. Edward J. Gutmann, working in the pathology department of the Dartmouth-Hitchcock Medical Center (Dartmouth's Geisel School of Medicine), addresses caring for the patient in the context of cytopathology: "The diagnoses we make via the conscientious applications of specialized knowledge" represent how we care, and "the right diagnosis communicated well to patient and clinician can light the route even as it establishes it."1 Subliminally permeating his narrative exposition are the compassion and empathy that must characterize interactions with patients and communications with and about them.Caring implies and necessitates a culture of safety with metrics-based analysis of performance variation; root causes; error reporting, detection, and reduction; repair and adverse event management; and general quality initiatives.These issues are explored by

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,008

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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