Evolution of anatomic pathology workload from 2011 to 2019 assessed in a regional hospital laboratory via 574,093 pathology reports
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Quantify changes in workload in relation to the anatomic pathologist workforce. METHODS: In house pathology reports for cytology and surgical specimens from a regional hospital laboratory over a nine- year period (2011-2019) were analyzed, using custom computer code. Report length for the diagnosis+microscopic+synoptic report, number of blocks, billing classification (L86x codes), billings, national workload model (L4E 2018), regional workload model (W2Q), case count, and pathologist workforce in full-time equivalents (FTEs) were quantified. Randomly selected cases (n = 1,100) were audited to assess accuracy. RESULTS: The study period had 574,093 pathology reports that could be analyzed. The coding accuracy was estimated at 95%. From 2011 to 2019: cases/year decreased 6% (66,056 to 61,962), blocks/year increased 20% (236,197 to 283,751), L4E workload units increased 23% (165,276 to 203,894), W2Q workload units increased 21% (149,841 to 181,321), report lines increased 19% (606,862 to 723,175), workforce increased 1% (30.42 to 30.77 FTEs), billings increased 13% ($6,766,927 to $7,677,109). W2Q in relation to L4E underweights work in practices with large specimens by up to a factor of 2x. CONCLUSIONS: Work by L4E for large specimens is underrated by W2Q. Reporting requirements and pathology work-up have increased workload per pathology case. Work overall has increased significantly without a commensurate workforce increase. The significant practice changes in the pathology work environment should prompt local investment in the anatomic pathology workforce.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle