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Enregistrement W3027087419 · doi:10.1093/ajcp/aqaa038

Molecular/Cytogenetic Education for Hematopathology Fellows

2020· article· en· W3027087419 sur OpenAlexaff
Rose Beck, Annette S. Kim, Rashmi S. Goswami, Olga K. Weinberg, Cecilia C.S. Yeung, Mark D. Ewalt

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematopathologyCurriculumMolecular pathologyMolecular diagnosticsMedicineHematologic NeoplasmsMedical educationPathologyMedical physicsEngineering ethicsBioinformaticsPsychologyCytogeneticsBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: At a discussion on molecular/cytogenetic education for hematopathology fellows at the 2018 Society for Hematopathology Program Directors Meeting, consensus was that fellows should understand basic principles and indications for and limitations of molecular/cytogenetic testing used in routine practice. Fellows should also be adept at integrating results of such testing for rendering a final diagnosis. To aid these consensus goals, representatives from the Society for Hematopathology and the Association for Molecular Pathology formed a working group to devise a molecular/cytogenetic curriculum for hematopathology fellow education. CURRICULUM SUMMARY: The curriculum includes a primer on cytogenetics and molecular techniques. The bulk of the curriculum reviews the molecular pathology of individual malignant hematologic disorders, with applicable molecular/cytogenetic testing for each and following the 2017 World Health Organization classification of hematologic neoplasms. Benign hematologic disorders and bone marrow failure syndromes are also discussed briefly. Extensive tables are used to summarize genetics of individual disorders and appropriate methodologies. CONCLUSIONS: This curriculum provides an overview of the current understanding of the molecular biology of hematologic disorders and appropriate ancillary testing for their evaluation. The curriculum may be used by program directors for training hematopathology fellows or by practicing hematopathologists.

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)0,014
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,009

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,377 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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