Navigating Practice Issues Related to the Unsatisfactory Cervicovaginal Papanicolaou Test: Survey Results of Laboratories Participating in the 2020 College of American Pathologists PAP Education Program
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Unsatisfactory Papanicolaou (Pap) tests pose a unique set of challenges to the laboratory with regard to their processing, review, reporting, and performance of human papillomavirus (HPV) testing. There are no standardized guidelines for the review process and handling of unsatisfactory Pap tests. OBJECTIVE.—: To assess the current practice patterns regarding various aspects of the unsatisfactory Pap test, from processing to reporting, across laboratories worldwide. DESIGN.—: A supplemental questionnaire was mailed to laboratories participating in the 2020 College of American Pathologists (CAP) Gynecologic Cytopathology (PAP Education) Program, requesting data regarding the unsatisfactory Pap test. RESULTS.—: Of 1520 participating laboratories, 619 (40.7%) responded, and the responses of 577 laboratories were included for further analysis. Only 64.6% (373 of 577) laboratories used the unsatisfactory Pap test criteria as specified by the 2014 Bethesda System. About three-quarters of the respondents (433 of 576; 75.2%) routinely rescreened unsatisfactory Pap tests. Routine repreparation of such Pap tests was performed by 54.9% (316 of 576) of laboratories, and 52.0% (293 of 563) used glacial acetic acid for repreparing excessively bloody specimens. HPV test results were reported for unsatisfactory Pap tests, always or sometimes, by 62.4% (353 of 566) of respondents. CONCLUSIONS.—: This CAP survey reveals important information regarding the practice patterns pertaining to several aspects of the unsatisfactory Pap test. It also provides valuable insight into the quality assurance measures that can be implemented for such tests. Future studies can further aid in the standardization of all components of the handling of unsatisfactory Pap tests for overall quality improvement.
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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 | 0,010 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».