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Enregistrement W2586265194 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.575

P450 Reliability assessment of endoscopic scoring tools using central video review of colonoscopies in paediatric patients with ulcerative colitis: data from the Canadian Children IBD Network

2017· article· en· W2586265194 sur OpenAlexaffabout
Nicholas Carman, H Huynh, Catharine M. Walsh, Amanda Ricciuto, Marialena Mouzaki, Eileen Crowley, Peter Church, Thomas D. Walters

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationMedicineUlcerative colitisColonoscopyInternal medicineInflammatory bowel diseaseDiseaseColorectal cancerPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Reliable and consistent endoscopic assessment of mucosal disease severity is important in the evaluation of patients with Ulcerative Colitis (UC). Of the commonly used assessment tools, the Ulcerative Colitis Endoscopic Index of Severity (UCEIS) is likely more responsive to change than the Mayo Endoscopic Score (Mayo-ES). Neither have been formally evaluated in paediatric patients. Using videos of colonoscopies performed in patients from the Canadian Children IBD Network, we undertook to assess inter-rater reliability (IRR) for the UCEIS and Mayo-ES amongst Pediatric IBD physicians familiar with the tools, as well as non-IBD pediatric gastroenterologists. Methods: Video recordings of ileo-colonoscopies of paediatric patients with UC undergoing endoscopic assessment at Network sites were utilised for the analysis. 8 physicians (4 IBD experts) reviewed the videos, blinded to clinical information, collecting data encompassing the UCEIS and Mayo-ES. A global assessment of endoscopic lesion severity (GELS) was also recorded using a visual analogue scale. IRR was measured using Intraclass correlation coefficients (ICCs). Correlation between scoring tools was measured using Spearman's test of correlation (r). Results: There was a broad range of endoscopic severity within the endoscopic assessments (median UCEIS 6 (range: 3 to 8). The IRR for both Mayo-ES and UCEIS was excellent amongst IBD physicians. However, whilst the IRR for Mayo-ES was very good amongst non-IBD gastroenterologists, for UCEIS it was only moderate (see table). Amongst IBD physicians, there was good correlation between the UCEIS score and Mayo-ES (r=0.75, p<0.001), as well as between each score and the GELS (Mayo ES: r=0.78, p<0.001; UCEIS: r=0.72, p<0.001). Within the 3 items of the UCEIS, the most common sources of disagreement between readers were estimation of the degree of bleeding by all physicians, and evaluation of erosions/ulcers by non-IBD gastroenterologists (see table). Table 1. Inter-rater reliability using ICC of UCEIS and Mayo Endoscopic Score for IBD physicians and non-IBD gastroenterologists Conclusions: Centralised video review of colonoscopy is feasible for assessing endoscopic severity in paediatric UC. Assessment of the scoring tools (UCEIS and Mayo-ES) using video recordings showed excellent IRR in the hands of IBD physicians familiar with the tools. For non-IBD gastroenterologists, IRR of the Mayo-ES was good, however reliability with the UCEIS score was poorer, perhaps reflective of unfamiliarity with the tool. Repeat assessments following training in the application of the tool are planned.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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