P188 Do you see what I see? An assessment of recognition and description of endoscopic inflammation by gastroenterology trainees and staff physicians
Notice bibliographique
Résumé
Proficiency in endoscopy goes beyond technical competence; gastroenterologists should be able to accurately describe endoscopic findings and integrate them into management plans. The aim is to determine whether trainees and staff are describing inflammatory bowel disease (IBD) lesions in a similar manner, using available scoring systems and severity assessment measures. This cross-sectional questionnaire-based study recruited Gastroenterology trainees and staff across Canada (Mar-Oct 2017). Using 20 ileocolonoscopy images of single bowel segments, participants were asked to describe IBD inflammatory burden based physician severity rating, (PSR: healed, mild, moderate, severe), and then using the Mayo endoscopic score, MES (ulcerative colitis, UC) or the simple endoscopic score, SES-CD (Crohn’s disease, CD). Images were selected based on agreement by 3 IBD experts, who had rated them separately a priori, blinded to each other’s answers. Classic endoscopic findings of varying severity were presented (9 UC, 11 CD). Based on interpretation of endoscopic appearance, 10/20 images included a question on management. We examined inter-observer agreement among trainees and staff, compared trainees to staff, and determined accuracy of response by comparing both groups to the expert raters. 175 physicians participated: 129 staff and 46 trainees. For UC and CD, there was moderate inter-rater agreement using physician severity rating (K = 0.51 and 0.5 for staff, K = 0.46 and 0.41 for trainees). In UC, there was moderate inter-rater agreement for MES for staff and trainees: K = 0.47 and 0.44; in CD, the inter-rater agreement for SES-CD was only fair: K = 0.31 and 0.28 respectively. Compared with the experts, the mean accuracy score for UC was 72% for staff and 74% for trainees (p = 0.34); the mean score for CD was 77% and 63% respectively (p < 0.01). PSR accuracy scores were significantly higher than MES and SES-CD for staff (p < 0.01), but PSR and MES were equally accurate for trainees (p = 0.43). Trainees and staff better identified healed bowel/severe disease ( >75% accuracy for both) than mild or moderate disease (<65% accuracy, p < 0.05). There was a high agreement with experts on management ( >80%), though trainees consistently scored lower than staff (p < 0.01). In this real-world study, inter-rater agreement on description of ileocolonic lesions in IBD is moderate at best. Both staff and trainees can more accurately describe lesions in UC than in CD. Staff responses are more accurate using severity rating than scoring systems. Healed bowel or severe disease is more accurately described than mild/moderate disease. Further efforts are needed to identify the optimal means of standardising reporting IBD lesions.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».