Emerging paradigm of virtual-microscopy for histopathology diagnosis: survey of US and Canadian oral pathology trainees
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/AIMS: The application of virtual microscopy (VM) to research, pre-doctoral medical and dental educational training, and diagnostic surgical and anatomic pathology is well-documented but its application to the field of oral and maxillofacial pathology has not been explored. This is the first study to evaluate the enthusiasm and readiness of US-/Canada-based oral and maxillofacial pathology (OMFP) residents toward employing VM use over conventional microscopy (CM) for diagnostic purposes. MATERIALS AND METHODS: All 46 current US-/Canada-based OMFP residents were invited to participate in an anonymous electronic survey via 'Survey Monkey' in 2015. The survey comprised sixteen multiple choice questions and two 'free text' questions. RESULTS: 14% of respondents of the 22 (48%) respondents who completed the survey indicated a willingness to substitute CM with VM in <5 years, and 33% within 10 years. 52% reported they would never substitute CM with VM. Approximately 10 and 57% of respondents thought VM will become an acceptable sole diagnostic tool in most centers within 5 and 10 years, respectively. These findings are irrespective of the fact that overall, 90% of respondents reported being familiar with VM use. DISCUSSION: VM technology is unlikely to substitute CM in diagnostic oral and maxillofacial histopathology practice among future OMFP practitioners in the foreseeable 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 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 | 0,001 | 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 découle