A Practical Approach to Investigating Cross-Contaminants in the Anatomical Pathology Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Tissue contaminants in anatomical pathology are not uncommon. While issues related to the presence of extraneous tissue on glass slides are often easily resolved, this is not always the case and several factors may contribute to diagnostic difficulty. Because of this, familiarity with the different steps involved in handling specimens in the anatomical pathology laboratory is essential when troubleshooting possible cross-contaminants. Most commonly, the specimen constituting the source of cross-contamination is handled before the actual contaminated case; however, this is not always so. In this article, we review the steps involved in processing pathology specimens as they pertain to cross-contamination; share an approach covering how to troubleshoot and prevent tissue contaminants in a systematic and practical manner; present some examples from our own experiences; and compare our experience to what is reported in the literature. The information included in this article will be of use to all members of the anatomical pathology team including medical laboratory technologists, laboratory managers and supervisors, pathologist assistants, trainees in pathology, and pathologists.
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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 | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».