Assessment of a Colonoscopy Triage Sheet for Use in a Province-Wide Population-Based Colorectal Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims. A colonoscopy triage sheet (CTS) integrating 6 hierarchical scheduling priorities based on indications for screening, surveillance, or symptoms was designed for colonoscopy referral. We compared CTS priority ratings by referring physicians and endoscopists, assessing yields. Methods. Retrospective study of consecutive patients. Data were collected on demographics, CTS and endoscopist priority ratings, and endoscopic findings. Weighted kappa values measured interrater agreement on priority assignment. Predictors of agreement and lesions were identified using multivariable analysis. Results. Among 1230 patients (60.3 years, 52.5% female), clinically significant lesions included tumors (1.1%), polyps per patient ≥ 10 mm (7.6%), and ileocolitis (4.6%). Moderate agreement was found between referring physician and endoscopist on all 6 priorities (weighted kappa 0.55 (0.51; 0.59)). P4 and P5 ratings predicted increased agreement (range of OR for P4: 2.47-4.57; P5: 1.58-2.93). Predictors of clinically significant findings were male gender (OR 1.44, 1.03-2.03) and P1/P2 priorities that were significantly superior to P3 (OR = 2.14; 1.04-4.43), P4 (OR = 2.90; 1.35-6.23), and P5 (OR = 4.30; 2.08-8.88). Conclusion. Priority-assignment agreement is moderate and highest for less urgent ratings. Predictors of clinically significant findings validate the hierarchal priority scheme. Broader validation and physician education are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».