A Review of Clinical Laboratory Education, Training and Progression: Historical Challenges, the Impact of COVID-19 and Future Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had a wide global impact on society, including the clinical laboratory workforce. This historically underrepresented group of highly skilled professionals have now started to gain the attention they deserve. There had already been dramatic changes to laboratory training over the past 2 decades resulting from advances in technology, changes to service needs, and as a consequence of Pathology reform initiatives. The pandemic has had an additional impact. Higher education institutions and students adapted to emergency remote teaching. Clinical laboratories faced unprecedented challenges to meet COVID-19 testing demands and adjust to new ways of working whilst maintaining their usual high quality service provision. Training, assessment, and development arrangements had to convert to online platforms to maintain social distancing. The pandemic also had a global impact on mental health and wellbeing, further impacting learning/training. Despite these challenges, there have been many positive outcomes. This review highlights pre- and post-pandemic training and assessment for clinical laboratory professionals, with particular emphasis on Biomedical Scientists, outlining recent improvements among a history of challenges. There is increasing interest surrounding this vital workforce, accelerated thanks to the pandemic. This new public platform has emphasised the importance of quality diagnostic services in the patient pathway and in the response to national crises. The ability to maintain a quality service that is prepared for the future is grounded in the effective training and development of its staff. All of which can only be achieved with a workforce that is sustainable, invested in, and given a voice.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».