Global Cytopathology-Hematopathology Practice Trends
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Small-volume biopsy-fine-needle aspiration biopsy (FNAB) with or without core biopsy-is in increasing use in diagnosis and management of lymphoma patients. Our objective was to survey the current practice in small-volume biopsy diagnosis of lymphoma, focusing on the interaction among hematopathologists and cytopathologists and the integration of FNAB, core biopsy, and flow cytometry studies at sign-out. METHODS: This study used a cross-sectional survey design employing the RedCap database distributed via nine pathology professional society email listservs. The survey consisted of 25 multiple-choice questions and several free text fields. In total, 128 pathologists participated. RESULTS: Most respondents indicated that FNAB specimens in which lymphoma is a diagnostic consideration (FNAB-L) are seen daily or weekly (68/116; 58.6%). However, most institutions have separate hematopathology and cytopathology services (72/116; 62.1%) with inconsistent communication. When communication occurred, respondents were frequently inclined to reconsider their original diagnoses. Barriers identified included lack of communication, inadequate access to diagnostic studies, no formal subspecialty training, and various opinions regarding FNAB in diagnosing lymphoma. CONCLUSIONS: This survey showed that FNAB-L specimens are common, with a lack of uniformity in how complementary fine-needle aspiration and core biopsy specimens or flow immunophenotyping results are shared across hematopathology and cytopathology services.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».