MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3153404381 · doi:10.1038/s41379-021-00756-3

Abstracts from USCAP 2021: Education (271-295)

2021· article· en· W3153404381 sur OpenAlexaff
Jason Chair, Rhonda K. Yantiss, Kristin Jensen Chair, Cme Subcommittee, Laura C. Collins, Raja R. Seethala, Ilan Weinreb, Benjamin Adam, Rouba Ali‐Fehmi, Daniela Allende, Ghassan Allo, Isabel Alvarado‐Cabrero, Catalina Amador, Tatjana Antic, Roberto Barrios, Rohit Bhargava, Luiz Blanco, Jennifer M. Boland, Alain Borczuk, Elena F. Brachtel, Marilyn M. Bui, Eric Burks, Shelley Caltharp, Wendy Cao, Barbara A. Centeno, Joanna Chan, Jennifer R. Chapman, Yunn‐Yi Chen, Hui Chen, Wei Chen, Sarah Chiang, Nicole A. Cipriani, Beth Z. Clark, Alejandro Contreras, Claudiu Cotta, Jennifer Cotter, David Kaminsky, Zubair Baloch, Daniel J. Brat, Sarah Dry, William C. Faquin, Yuri Fedoriw, Karen Fritchie, Jennifer Gordetsky, Melinda Lerwill, Anna Marie Mulligan, Liron Pantanowitz, David Papke, Carlos Parra‐Herran, Rajiv M. Patel, Deepa T. Patil, Charles M. Quick, Lynette M. Sholl, Olga K. Weinberg, Maria Westerhoff, Michael Cho, Christopher C. Attaway, Malary Mani, Danielle Fortuna, Malvika Solanki, Carrie Bowler, Rondell P. Graham, Joseph J. Maleszewski, Loren Herrera Hernandez, Satyapal Chahar, Lomesh Choudhary, Ram Ahuja, Kalyan Sreeram, Anita Choudhary

Notice bibliographique

RevueModern Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increasing resident and fellow independence as they progress through training is a cornerstone of medical education.However, this is particularly challenging in pathology training programs, due to the stringent regulatory environment and high stakes of generating a final pathology report.Regardless, conditional independence is an ACGME accreditation requirement, and therefore pathology training programs must seek ways of providing graduated responsibility in safe and deliberate fashion.Design: For a 1-week pilot period, board-certified surgical pathology fellows (Anatomic Pathology, American Board of Pathology) were allowed to independently manage cases sent from outside institutions for confirmatory review before additional treatment was undertaken at our facility.Preliminary reports were released at their discretion, then visible in the electronic medical record.Safety measures included a coded comment in each report, conversion to final report by an attending (goal <48 hours), and an 8 case limit for pending preliminary reports.Results: Participating fellows (n=4) released 59 preliminary reports out of 101 total cases reviewed (58%), and elected to show the remaining cases to an attending pathologist without releasing a preliminary report.The fellows shared cases with a subspecialty pathologist before releasing a preliminary report in 32% of cases.In 5 cases (8%), the attending pathologist chose to show a subspecialty pathologist after the preliminary was released by the fellow.55 preliminary reports (93%) were finalized in <48 hours.The median time from accessioning to preliminary report was 0.22 days (range 0.07-4.04).For cases with a preliminary report, the median time from accessioning to final report was 0.96 days (range 0.14-10.1),compared to a median of 1.05 days (range 0.06-25.9)for cases where no preliminary report was released.There was only 1 case with a difference in diagnosis between the preliminary and final report that was deemed potentially significant, but this did not adversely impact patient care.The pilot was endorsed by all 4 fellows (100%) as a positive experience, greatly increasing their independence and responsibility.Faculty and allied health staff feedback was also very positive.Conclusions: Preliminary report release is an effective way to increase surgical pathology fellow autonomy in a safe learning environment, and will be adopted as our standard practice with additional data collection over the first 6 months of implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9120,863

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern PathologyMême sujetAI in cancer detectionTravaux en français237 207