The Quality of Colonoscopy Reporting in Usual Practice: Are Endoscopists Reporting Key Data Elements?
Notice bibliographique
Résumé
Background. High quality reporting of endoscopic procedures is critical to the implementation of colonoscopy quality assurance programs. Objective. The aim of our research was to (1) determine the quality of colonoscopy (CS) reporting in "usual practice," (2) identify factors associated with good quality reporting, and (3) compare CS reporting in open-access and non-open-access procedures. Methods. 557 CS reports were randomly selected and assigned a score based on the number of mandatory data elements included in the report. Reports documenting greater than 70% of the mandatory data elements were considered to be of good quality. Physician and procedure factors associated with good quality CS reporting were identified. Results. Variables that were consistently well documented included date of the procedure (99.6%), procedure indication (88.9%), a description of the most proximal anatomical segment reached (98.6%), and documentation of polyp location (97.8%). Approximately 79.4% of the reports were considered to be of good quality. Gastroenterology specialty, lower annual CS volume, and fewer years in practice were associated with good quality reporting. Discussion. CS reporting in usual practice in Ontario lacks quality in several areas. Almost 1 in 5 reports was of poor quality in our study. Conclusions. Targeted interventions and/or use of mandatory fields in synoptic reports should be considered to improve CS reporting.
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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 | 0,070 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».