The use of telepathology in veterinary medicine: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Telepathology, as a subset of teleconsulting, is pathology interpretation performed at a distance. Telepathology is not a new phenomenon, but since ~2015, significant advances in information technology and telecommunications coupled with the pandemic have led to unprecedented sophistication, accessibility, and use of telepathology in human and veterinary medicine. Furthermore, telepathology can connect veterinary practices to distant laboratories and provide support for underserved animals and communities. Through our scoping review, we provide an overview of how telepathology is being used in veterinary medicine, identify gaps in the literature, and highlight future areas of research and service development. We searched MEDLINE, CAB Abstracts, and the gray literature, and included all relevant literature. Despite the widespread use of digital microscopy in large veterinary diagnostic laboratories, we identified a paucity of literature describing the use of telepathology in veterinary medicine, with a significant gap in studies addressing the validation of whole-slide imaging for primary diagnosis. Underutilization of telepathology to support postmortem examinations conducted in the field was also identified, which indicates a potential area for service development. The use of telepathology is increasing in veterinary medicine, and pathologists must keep pace with the changing technology, ensure the validation of innovative technologies, and identify novel uses to advance the profession.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».