Decreasing Histology Turnaround Time Through Stepwise Innovation and Capacity Building in Rwanda
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
PURPOSE: Minimal turnaround time for pathology results is crucial for highest-quality patient care in all settings, especially in low- and middle-income countries, where rural populations may have limited access to health care. METHODS: We retrospectively determined the turnaround times (TATs) for anatomic pathology specimens, comparing three different modes of operation that occurred throughout the development and implementation of our pathology laboratory at the Butaro Cancer Center of Excellence in Rwanda. Before opening this laboratory, TAT was measured in months because of inconsistent laboratory operations and a paucity of in-country pathologists. RESULTS: We analyzed 2,514 individual patient samples across the three modes of study. Diagnostic mode 1 (samples sent out of the country for analysis) had the highest median TAT, with an overall time of 30 days (interquartile range [IQR], 22 to 43 days). For diagnostic mode 2 (static image telepathology), the median TAT was 14 days (IQR, 7 to 27 days), and for diagnostic mode 3 (onsite expert diagnosis), it was 5 days (IQR, 2 to 9 days). CONCLUSION: Our results demonstrate that telepathology is a significant improvement over external expert review and can greatly assist sites in improving their TATs until pathologists are on site.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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