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Enregistrement W2790717283 · doi:10.1093/jcag/gwy009.231

A231 URGENT PRIORITY ENDOSCOPY PATHWAY IN A HIGH VOLUME CENTRAL ACCESS MODEL: OPTIMIZING GASTROENTEROLGY CARE FOR THE SICKEST PATIENTS

2018· article· en· W2790717283 sur OpenAlexaffabout
Matthew Mazurek, Kerri L. Novak, V C Heather, G S Heather, Mark G. Swain, Paul J. Belletrutti

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophagogastroduodenoscopyReferralTriageEndoscopyEmergency medicineColonoscopyDysphagiaSigmoidoscopyGeneral surgerySurgeryInternal medicineCancerFamily medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing demand for endoscopic evaluation of digestive diseases in Canada challenges the capacity of gastroenterologists to provide timely access to care. Hence, the accurate identification of high risk patients requiring expedited care because of significant morbidity is essential. Yet, predicting significant pathology based on the referral history alone is limited. At our institution, a single point of entry model is used to centralize intake and improve referral management. Recently, due to increased demand, an Urgent-Priority Endoscopy (UPE) pathway was created to enhance access for patients requiring the most urgent diagnostic endoscopies. This study aims to assess the effectiveness of the UPE pathway in providing appropriate patient triage and timely access to endoscopic assessment. All patients triaged to the UPE pathway from December 1, 2016–May 31, 2017 were identified. Anonymized patient data, including demographics, initial referral date and indication were abstracted and correlated with endoscopic and histopathologic findings. During the six-month study period, from a total referral volume of 11 116 cases, 131 were triaged directly to endoscopy through the UPE pathway. Patients underwent esophagogastroduodenoscopy (101), colonoscopy (27), both (1), or sigmoidoscopy alone (1). The median wait time from referral to procedure was 4.1 weeks (range 1–55.1). Median age was 60 years (range 19–92) with 69 (52.7%) male patients. The most common indication was dysphagia (n=50, 38.1%), of which 40 patients (80%) had an attributable cause identified: gastroesophageal reflux-related (38%), benign structural causes (24%), motility disorders (6%) or malignancy (6%). Other reasons for referral included abnormal imaging findings (26%), suspected upper gastrointestinal bleeding (19%), anemia (3.8%), mass on digital rectal exam (2.3%), and weight loss (2.3%). Overall, an attributable cause for the referring indication was found in 87/131 patients for a diagnostic yield of 66%. A malignant cause was found in 10 patients (7.6%), namely adenocarcinoma of the colon (4), stomach (4), esophagus (1), and 1 gastric lymphoma. Triage to the UPE pathway via a single point of entry model provided expedited assessment for alarming gastrointestinal symptoms and identified significant pathology in the majority of patients. Yet, one third of patients had a normal endoscopy. Improved referral quality—through access to electronic medical records, for example, or mandated objective measures of significant disease upon referral—could further improve the triage accuracy and facilitate timelier access to care. Division of Gastroenterology, University of Calgary

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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