Advanced Endoscopy Trainee Involvement Early in EUS Training May Be Associated with an Increased Risk of Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The quality of endoscopic ultrasound (EUS) involving advanced endoscopy trainees (AETs) is not well understood. In this study, we aimed to examine adverse events (AE) risk and diagnostic yield of EUS procedures involving AETs. Methods We conducted a retrospective single-centre review from September 2009 to August 2015. Clinical, procedural, cytological, and hospital visit data within 30 days of the EUS procedure was collected. Primary outcomes were occurrence of an AE and a diagnostic specimen on cytopathology. Each AE was classified as “definitely related,” “possibly related,” or “not related” to the EUS procedure based on a previously defined consensus approach. Advanced endoscopy trainee involvement was established through the operative report. Results Our study included 1657 EUS procedures, of which 27% (451 of 1657) involved AETs. Endoscopic ultrasound was most commonly performed to evaluate pancreatic pathology (46% of cases). Overall AE incidence was 3.4%; it was 4.9% when an AET was involved and 2.8% when the EUS was performed without an AET (P = 0.04). The risk of an AE when AETs were involved was greatest in the first three months of training (7.9% versus 2.7%, P = 0.04). Multivariate analysis limited to the first three months of training demonstrated AET involvement to be associated with an increased AE risk after adjusting for patient and procedural factors (adjusted OR 3.2; 95% CI, 1.1–8.7; P = 0.03). The overall diagnostic yield was 76%. This was not compromised by AET involvement for any quartile of training. Conclusions We observed an increased risk of EUS-related AEs when procedures involved AETs during the first three months of training.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».