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Enregistrement W3198471783 · doi:10.1093/ajcp/aqab111

Global Cytopathology-Hematopathology Practice Trends

2021· article· en· W3198471783 sur OpenAlexaff
Sara Zadeh, Ronald Balassanian, Matthew C. Cheung, Lorenzo Falchi, Robert P. Hasserjian, Oscar Lin, Steven Long, Amy Ly, Joshua Menke, Eric Mou, Yasodha Natkunam, Roberto Ruiz‐Cordero, Ashley K. Volaric, Linlin Wang, Kwun Wah Wen, Dita Gratzinger

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésHematopathologyCytopathologyMedicineFine-needle aspirationBiopsyTelepathologyMedical diagnosisLymphomaSubspecialtySecond opinionRadiologyPathologyCytologyTelemedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,407 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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