Pathology Services in Developing Countries—The West African Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Histopathology, like other branches of medicine in West Africa, has suffered largely from economic, political, social, and infrastructural problems, becoming a shadow of the top quality that had been obtained in the past. To address the prevailing problems, one needs to attempt defining them. Objective. —The existing structure of training and practice are discussed, highlighting the author's perception of the problems and suggesting practical ways to address these while identifying potential roles for North American pathology organizations. Design. —The author's past and ongoing association with pathology practice in Nigeria forms the basis for this review. Results. —Pathology practice is largely restricted to academic medical centers. The largest of academic centers each accession around 4000 or fewer surgical specimens per year to train 9 to 12 residents. Histopathology largely uses hematoxylin-eosin routine stains, sometimes with histochemistry but rarely immunohistochemistry. Pathologists depend largely on their skills in morphology (with its limitations) to classify and subclassify tumors on routine stains, including soft tissue and hematolymphoid malignancies. Immunofluorescence, intraoperative frozen section diagnosis, electronic laboratory system, and gross and microscopic imaging facilities are generally not available for clinical use. Conclusion. —The existing facilities and infrastructure can be augmented with provision of material and professional assistance from other pathology associations in more developed countries and should, among other things, focus on supplementing residency education. Virtual residency programs, short-visit observerships, development of simple but practical laboratory information systems, and closer ties with pathologists in these countries are some of the suggested steps in achieving this goal.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».