Improving turn-around times in low-throughput distributed hematology laboratory settings with the CellaVision<sup>®</sup> DC-1 instrument
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Digital pathology is becoming standard in the delivery of timely, high-quality clinical services, inclusive of morphological assessment in laboratory hematology. While many digital hematology systems are designed with high-throughput in mind, CellaVision ® has recently developed a low-throughput instrument, the CellaVision ® DC-1. The utility of the CellaVision ® DC-1 was tested in a distributed laboratory system, with a focus on turn-around times (TATs). Methods We evaluated the TATs of a CellaVision ® DC-1 workflow, with specimens originating in a small spoke-laboratory referring materials to a central hub-laboratory. Our spoke-laboratories perform on-site complete blood counts (CBC’s) and manual peripheral blood smears (PBS’s), with complex cases referred for review to the hub-laboratory. Baseline TATs were collected, followed by prospective evaluation of 21 cases analyzed using the CellaVision ® DC-1, with digital review by spoke-laboratory staff in concert with remote review by hub-laboratory staff. The TATs for the same 21 cases by standard manual assessment were compared. Results Improvement in the distribution of TATs using the CellaVision ® DC-1 was noted relative to the retrospective spoke-laboratory data (Mann–Whitney U=26, p<0.0001) and the parallel manual PBS review (Wilcoxon W=190, p<0.0001). The CellaVision ® DC-1 permitted a significant reduction in case-assessment times (Wilcoxon W=105, p=0.0001). No significant diagnostic discrepancies were identified during the testing timeframe. Conclusions We describe a real-world assessment of the CellaVision ® DC-1 analyzer in a distributed (hub-and-spoke) laboratory network, linking low-volume laboratories to high-throughput sites. Our evaluation highlights significant improvements in case TATs with a CellaVision ® DC-1 assisted digital pathology workflow.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».