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Enregistrement W3044364074 · doi:10.1093/ajcp/aqaa094

Integration of Genomic Medicine in Pathology Resident Training

2020· article· en· W3044364074 sur OpenAlexaff
Richard L. Haspel, Jonathan R. Genzen, Jay Wagner, Christina M. Lockwood, Karen Fong, Lisa Browning, Allison M. Cushman‐Vokoun, Alix R D’Angelo, Marie C. DeFrances, Siddhartha Devarakonda, Pedro L. Fernández, Ruta Gupta, Neal I. Lindeman, Alexander Nobori, Erik Nohr, Jaqueline Payton, Keith Stringer, Chad Vanderbilt, Martin Young

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMolecular pathologyGenomic medicineAnatomical pathologyGenomicsMedicinePathologyCellular pathologyBiologyComputational biologyGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess current pathology resident training in genomic and molecular pathology. METHODS: The Training Residents in Genomics (TRIG) Working Group has developed survey questions for the pathology Resident In-Service Examination (RISE) since 2012. Responses to these questions, as well as knowledge questions, were analyzed. RESULTS: A total of 2,529 residents took the 2019 RISE. Since 2013, there has been an increase in postgraduate year 4 (PGY4) respondents indicating training in genomic medicine (58% to approximately 80%) but still less than almost 100% each year for molecular pathology. In 2019, PGY4 residents indicated less perceived knowledge and ability related to both genomic and traditional molecular pathology topics compared with control areas. Knowledge question results supported this subjective self-appraisal. CONCLUSIONS: The RISE is a powerful tool for assessing the current state and also trends related to resident training in genomic pathology. The results show progress but also the need for improvement in not only genomic pathology but traditional molecular pathology training as well.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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