Transition From a Standard to a Hybrid On-Site and Remote Anatomic Pathology Training Model During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: As teaching hospitals institute social distancing and defer nonemergent procedures to cope with the coronavirus disease 2019 pandemic, the need for daily on-site presence, unless necessary, has been reduced for all medical staff, including trainees. Pathology training programs must adapt to these changes to ensure overall safety without significantly compromising training and the educational mission of the institution. OBJECTIVE.—: To describe the hybrid on-site and remote anatomic pathology training model in response to the coronavirus disease 2019 pandemic that was implemented in our pathology department and report the clinical fellows' responses to the survey about their experiences. DESIGN.—: The hybrid model was implemented March 25, 2020. Fellows alternate weekly between working on site and working remotely. On site, fellows wear personal protective equipment and maintain social distancing. Remotely, fellows use digital pathology to review cases and supplement with online educational activities. Virtual "coffee breaks," meditation, and exercise are part of the curriculum. Online platforms, including WebEx, Google Classroom, and Canvas, are used to continue educational activities. The survey was open May 19 through June 8, 2020. RESULTS.—: Twenty-eight of the 29 clinical fellows (96%) responded. Many of the respondents indicated substantial increase in their skill with using digital pathology and online platforms during the pandemic. The top most helpful resources were the United States and Canadian Academy of Pathology interactive microscopy courses (found very or somewhat helpful by 22 of 23 clinical fellows; 96%), ExpertPath (19 of 23; 82%), the College of American Pathologists virtual learning series (18 of 23; 78%), the World Health Organization Blue Books (16 of 23; 70%), the American Society of Cytopathology webinars (14 of 23; 61%), and our institutional digital slide collection (12 of 23; 52%). CONCLUSIONS.—: Hybrid on-site and remote training can maximize anatomic pathology learning opportunities while maintaining the safety of trainees, hospital personnel, and the community.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».