Delivering modern, high-quality, affordable pathology and laboratory medicine to low-income and middle-income countries: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
[Comment on 13.5, 13.6 & 13.7] Published just a week before the World Health Organization put out their first Essential Diagnostics List (http://www.who.int/medical_devices/diagnostics/WHO_EDL_2018.pdf), this series of 3 papers highlights the previously often unrecognized but important role of pathology and laboratory medicine (PALM) services in low- and middle-income countries (LMIC). Increasingly, modern medicine relies on diagnostic testing to confirm clinical diagnoses, including through in vitro diagnostics, devices, pathology and radiology procedures – often avoiding morbidity, mortality and a negative economic impact from a wrong diagnosis. Endocrine conditions such as diabetes and lipid metabolism disorders are prime examples that can be difficult to diagnose, classify, treat and monitor based on clinical grounds, especially in their asymptomatic stages. While in high-income countries PALM are used for 2 out of 3 health conditions, LMICs continue to have limited access to PALM services despite bearing a disproportionate share of the global burden of disease with much scarcer access to resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,066 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,030 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».