An international survey of polypectomy training and assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Colonic polypectomy is acknowledged to be a technically challenging part of colonoscopy. Training in polypectomy is recognized to be often inconsistent. This study aimed to ascertain worldwide practice in polypectomy training. Patients and methods An electronic survey was distributed to endoscopic trainees and trainers in 19 countries asking about their experiences of receiving and delivering training. Participants were also asked about whether formal polypectomy training guidance existed in their country. Results Data were obtained from 610 colonoscopists. Of these responses, 348 (57.0 %) were from trainers and 262 (43.0 %) from trainees; 6.6 % of trainers assessed competency once per year or less often. Just over half (53.1 %) of trainees had ever had their polypectomy technique formally assessed by any trainer. Approximately half the trainees surveyed (51.1 %) stated that the principles of polypectomy had only ever been taught to them intermittently. Of those trainees with the most colonoscopy experience, who had performed over 500 procedures, 48.2 % had had training on removing large polyps of over 10 mm; 46.2 % (121 respondents) of trainees surveyed held no record of the polypectomies they had performed. Only four of the 19 countries surveyed had specific guidelines on polypectomy training. Conclusions A significant number of competent colonoscopists have never been taught how to perform polypectomy. Training guidelines worldwide generally give little direction as to how trainees should acquire polypectomy skills. The learning curve for polypectomy needs to be defined to provide reliable guidance on how to train colonoscopists in this skill.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».