A276 CLINCAL PREDICTORS FOR SESSILE SERRATED ADENOMA DETECTION: AN ANALYSIS OF 17,524 COLONOSCOPIES
Notice bibliographique
Résumé
Adenoma detection and removal is crucial to prevent colon cancer. Although adenoma detection rate is the current benchmark, there is increasing interest in sessile serrated adenoma detection rate (SSADR) given sessile serrated adenomas (SSAs) are more difficult to identify endoscopically. To define predictors of SSA detection in a large colonoscopy cohort. We performed a prospective observational study using colonoscopy quality metrics collected by Cancer Care Ontario. All colonoscopies performed for any indication across 20 hospitals in Southwestern Ontario between April 2017 and February 2018 were identified. Data collected included patient demographics, procedural indication, bowel preparation, cecal intubation, endoscopist information, and histology of polyps removed. Cases without histology records were excluded. A multi-variable analysis was conducted to identify factors associated with SSA detection. In total, 17,524 colonoscopies (mean (SD) age = 59.6 (14.4), 53.9% female) were identified. At least one SSA was identified in 910 procedures, corresponding to a SSADR of 5.2%. On multi-variable analysis, variables independently associated with higher SSADR included increasing patient age (OR 1.02, 95% CI 1.02–1.03, p<0.001), cecal intubation (OR 3.80, 95% CI 1.87–7.71, p<0.001), use of split dose bowel preparation (OR 1.33, 95% CI 1.00–1.77, p=0.047), and very good bowel preparation quality (OR 2.48, 95% CI 1.38–4.44, p=0.002). Factors associated with lower SSADRs included non-screening colonoscopies (OR 0.55, 95% CI 0.48–0.63, p<0.001) and non-gastroenterologist endoscopist (general surgery OR 0.50, 95% CI 0.41–0.60, p<0.001; internal medicine OR 0.70, 95% CI 0.51–0.96, p=0.027; general practice OR 0.20, 95% CI 0.06–0.68, p=0.010). Modifiable factors associated with higher SSADRs include use of split dose bowel preparation, better bowel preparation quality, cecal intubation, and specialty of endoscopist. Ongoing initiatives emphasizing the importance of these variables should be encouraged. Clinical Predictors for SSA Detection 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».