A207 POST-COLONOSCOPY COLORECTAL CANCERS IN ALBERTA: ROOM FOR QUALITY IMPROVEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Post-colonoscopy colorectal cancer (PCCRC) is an indicator of colonoscopy quality and can happen as a result of technical factors surrounding the procedure such as inadequate bowel preparation, incomplete examination, missed or partly resected early lesions and failure to adhere to follow-up guidelines. There is a gap in our knowledge of the prevalence and root causes of PCCRC in Alberta, which are essential for quality improvement interventions The aim of this study was to find out the prevalence and the factors associated with the development of PCCRC from a population based perspective. This study was carried out in Alberta, which has a population of 1.8 million people older than age 39. 100,000 colonoscopies are done in the province annually. Centralized population-based data is available through the Alberta Cancer Registry (ACR), National Ambulatory Care Reporting System (NACRS), Discharge Abstract Database (DAD), and the Alberta Ambulatory Care Reporting System (AACRS). All initial cases of CRC appearing in the ACR during 2013 were linked to the NACRS, DAD and AACRS databases to determine dates and characteristics of all antecedent colonoscopies. Health record of the retrieved cases were reviewed. The study authors according to a structured algorithm reviewed an abstract of each case. Cases were classified according to a set of predetermined root causes 1278 patients > 39 years of age were diagnosed with CRC in 2013 and had a colonoscopy identified by the database linkage. 146 CRC cases were diagnosed based on colonoscopy that was performed > 6 months but < 60 months after index colonoscopy. Cases were classified to root causes (See Table 1). A total of 71 colonoscopists had at least one missed cancer with one colonoscopist missed 5 cancers This study provides a rational basis for case exclusion as well as systematic categorization of PCCRC root causes. This approach can be used to obtain PCCRC data over longer periods of time and to get a more accurate estimate of its prevalence. The root causes identified in this study indicate that there is room for improvement in colonoscopy quality as well as for enhancement of clinical care pathways Table 1 None
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».