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Enregistrement W2791947988 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx180.315

P188 Do you see what I see? An assessment of recognition and description of endoscopic inflammation by gastroenterology trainees and staff physicians

2018· article· en· W2791947988 sur OpenAlexaffabout
Lara Hart, Mallory Chavannes, Waqqas Afif, Péter L. Lakatos, Alain Bitton, Brian Bressler, Talat Bessissow

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopyColonoscopyInflammatory bowel diseaseUlcerative colitisInternal medicineCrohn's diseaseCompetence (human resources)GastroenterologyDiseasePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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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