Current status of discrete data capture in synoptic surgical pathology and cancer reporting
Notice bibliographique
Résumé
Christopher L Williams,1 Roger Bjugn,2 Lewis A Hassell1 1Department of Pathology, University of Oklahoma Health Sciences Center, Oklahoma City, OK, USA; 2Department of Pathology, Oslo University Hospital, Oslo, Norway Abstract: The current status of synoptic pathology reporting is presented with its historical context. The awareness of additional audiences and users has made the presentation and capture of pathology data, particularly cancer data of broad importance. Current models of adoption in the US, Canada, Norway, and the Netherlands are noted. Significant terms, benefits, and stakeholders key to implementation and advancement of capabilities particularly with regard to capture of discrete data elements are presented. Important barriers to be overcome include fiscal constraints, technologic barriers such as interconnectivity and legacy systems, as well as social and organizational obstacles. Keywords: quality assurance, integrated disease reporting, clarity, completeness, pathology report, cancer registry, biorepository
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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 | 0,336 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».