Real-Time Optical Diagnosis of Colorectal Polyps in the Routine Clinical Practice Using the NICE and WASP Classifications in a Nonacademic Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Narrow-band imaging (NBI) allows “in vivo” classification of colorectal polyps. Objectives: We evaluated the optical diagnosis by nonexpert community-based endoscopists in routine clinical practice, the impact of training, and whether the endoscopists could achieve the threshold for the “do not resect” policy. Methods: This was an observational study performed in two periods (P1 and P2). Endoscopists had no prior experience in NBI in P1 and applied the technique on a daily basis for 1 year before participation in P2. Lesions were classified by applying the NBI International Colorectal Endoscopic (NICE) and Workgroup serrAted polypS and Polyposis (WASP) classifications, simultaneously. Results: A total of 290 polyps were analyzed. The overall accuracy of optical diagnosis was 0.75 (95% CI 0.68–0.81) in P1, with an increase to 0.82 (95% CI 0.73–0.89) in P2 (p = 0.260). The accuracy of the NICE/WASP classifications to differentiate adenomatous from nonadenomatous histology was 0.78 (95% CI 0.72–0.84) in P1 and 0.86 (95% CI 0.77–0.92) in P2 (p = 0.164); assignments made with a high confidence level achieved statistical significance (13% improvement, 95% CI 3–22%; p = 0.022). The negative predictive value for adenomatous histology of diminutive rectosigmoid polyps was 81% (95% CI 64–93%) and 80% (95% CI 59–93%) in P1 and P2, respectively. Conclusions: Nonexpert endoscopists achieved moderate accuracy for real-time optical diagnosis of colorectal lesions with the NICE/WASP classifications. The overall performance of the endoscopists improved after sustained use of optical diagnosis, but did not achieve the standards for the implementation of the “do not resect” strategy.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».