Improving Malignancy Detection Rates in Body Fluids Submitted to the Hematology Laboratory for Nucleated Cell Count and Differential: A Quality Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Body fluid specimens are regularly submitted to the hematology laboratory for cell count and differential. Unless there is high clinical suspicion for malignancy, most cases lack concurrent cytology review and may not benefit from more focused examination for malignancy. OBJECTIVE.—: To compare rates of malignancy detection before and after fluid-focused training for hematology technologists as part of a quality improvement initiative. DESIGN.—: During an 8-week pretraining period, body fluids submitted to the cytology laboratory were correlated with concurrent hematology specimens. After slide review and training sessions for the hematology technologists, the same data were collected for a 4-week period. Discrepant cases were reviewed by hematology laboratory supervisors and pathologists. RESULTS.—: We collected 465 pretraining and 249 posttraining body fluids with concurrent cytology and hematology evaluation. In the pretraining cohort, 48 cases (10.3%) were diagnosed as malignant by cytology; of those, 33 were detected by hematology. In the posttraining cohort, 30 cases (12.0%) were diagnosed as malignant by cytology of which 27 were detected by hematology. Of the 18 discrepant cases (all carcinomas), hematology slide review showed definite features of malignancy in 15 and no tumor cells in 3. The malignancy detection rate by the hematology laboratory significantly improved after training (68.8% versus 90.0%, P = .01). CONCLUSIONS.—: We demonstrate the comparatively lower malignancy detection rate for body fluid specimens processed in our hematology laboratory, particularly for carcinomas. Hematology technologist education/training improved the malignancy detection rate, an important quality improvement given the large proportion of body fluids undergoing hematology evaluation without concurrent cytology reviews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».