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Enregistrement W2338615154 · doi:10.1136/gutjnl-2015-309861.105

OC-105 Experience in polypectomy training and assessment: an international survey

2015· article· en· W2338615154 sur OpenAlexaff
Krunal Patel, Arun Rajendran, Omar Faiz, Matthew D. Rutter, Carolyn Rutter, Rodrigo Jover, Ioannis E. Κoutroubakis, Władysław Januszewicz, Monika Ferlitsch, Evelien Dekker, Donald MacIntosh, Siew C. Ng, Taya Kitiyakara, Heiko Pohl, Siwan Thomas‐Gibson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypectomyColonoscopySpecialtyMedicineTrainerGeneral surgeryColorectal cancerMedical educationFamily medicineInternal medicineCancerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Colonoscopy is widely practised to reduce rates of colorectal cancer, although it does not confer absolute protection. The most hazardous part of colonoscopy is polypectomy, accounting for the majority of serious complications. It is unclear whether countries around the world have highlighted polypectomy as a specific skill that needs to be taught. The objective of the study was to assess both trainees’ and trainers’ experience of polypectomy training in countries around the world. Method Colonoscopy trainers from 19 countries worldwide (Figure 1)were asked to provide access to local trainers and trainees who would be invited to participate in a survey. An online survey was created asking about trainees’ experience of instruction and trainers’ experience of teaching polypectomy skills. Results Data were obtained from 610 colonoscopists- 348 (57.0%) trainers and 262 (43.0%) trainees. Most (79.6%) of the trainers surveyed were involved in polypectomy assessment weekly. 51.4% of those surveyed said that they used a specific framework when assessing polypectomy. 90.5% of trainees had a primary specialty of medical gastroenterology. The trainees had a breadth of colonoscopic experience, 31.7% having completed more than 500 colonoscopies and 38.2% fewer than 200 procedures. 51.1% stated that the principles of polypectomy had only been taught intermittently. Most (64.1%, 168 respondents) trainees had never been taught the principles of EMR. Only 53.1% of trainees had ever had their polypectomy technique formally assessed by any trainer. Of the 177 trainees who stated that they were competent at polypectomy, 70 (39.5%) had never had a formal evaluation of their polypectomy technique. Conclusion This study, the only in the literature, shows that polypectomy training is variable worldwide with low prevalence of formal competency assessment. There is a need to a) understand the learning curve for polypectomy, b) develop an international consensus defining optimal training methods and c) develop a framework of competency assessment. This should improve the safety of polypectomy and the effectiveness of colonoscopy in preventing colorectal cancer. Disclosure of interest None Declared. Reference The authors would like to acknowledge the contribution of all 610 respondents and in particular the local training faculty who facilitated this study

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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