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Enregistrement W2920944436 · doi:10.1093/jcag/gwz006.240

A241 APPLICATION OF NEXT GENERATION QUALITY AND EXPERT-LED CASE REVIEW TO INCREASE THE CONSISTENCY OF SESSILE SERRATED ADENOMA DIAGNOSTIC RATES: A CANADIAN TERTIARY-CARE CENTRE EXPERIENCE

2019· article· en· W2920944436 sur OpenAlexaffabout
Michael Bonert, A W Collins, Ted Xenodemetropoulos, Jennifer M. Dmetrichuk, Sajjad AlHaddad, Pierre Major, Asghar Naqvi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunnel plotMedicineMedical physicsInternal medicineMeta-analysisPublication bias

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sessile serrated adenomas (SSAs) are known precursors of colorectal adenocarcinoma. Accurate identification and classification of SSAs have important clinical implications. Despite attempts to establish universal criteria for the histologic diagnosis of SSA, significant variability exists in the pathologist diagnostic rate (PDR) of SSAs compared to tubular adenoma (TA). The aim of this study was to evaluate (1) reporting variability in the PDR of SSA in relation to TA, and (2) the effect of expert-led case review on SSA PDR variability using Next Generation Quality (NGQ) and Statistical Process Control (SPC) methodology to identify and address possible diagnostic biases. Colorectal polyp specimen (CRPS) reports obtained from 9 pathologists (interpreting >250 CRPS/year) over 2 years (September 2015 to August 2017) were analysed at a tertiary-care hospital. PDRs were extracted using a hierarchical free text string-matching algorithm and visualized using funnel plots/control charts (FPs/CCs) centered on the group median diagnostic rate (GMDR). Pathologists received feedback regarding their baseline SSA diagnostic rate in relation to the GMDR at the end of year 1. In year 2, a group case review/open discussion of ~40 sequential cases signed as SSA was had with a gastrointestinal pathology expert. PDRs were re-assessed at the end of year 2. An in silico kappa (ISK) was calculated for both years to an accuracy of ~0.01, using the PDRs and a maximal diagnostic overlap assumption. A total of 3656 CRPS/133 SSAs and 3398 CRPS/136 SSAs were analyzed in years 1 and 2, respectively. A total of 400 reports/CRPS were randomly selected and audited, with no categorization error for SSA being identified. The raw SSA PDR mean/median/standard deviation/min-max in year 1 and 2 was 3.9%/3.7%/3.0%/0.0–7.9% and 4.1%/3.8%/2.5%/0.8–8.7%, respectively. FPs/CCs demonstrated 6/4 and 3/2 P<0.05/P<0.001 pathologist outliers for years 1 and 2, respectively, in relation to the GMDR for SSA (figure 1 C, D). FPs/CCs for TA showed 0/0 and 0/0 P<0.05/P<0.001 pathologist outliers in relation to the GMDR in year 1 and 2, respectively (figure 1 A, B). An ISK for SSA improved from 0.52 in year 1 to 0.63 in year 2; the ISK for TA was 0.94 in year 1 and 0.92 in year 2. Cohort variation in the SSA PDR remained high in relation to TA, although diagnostic consistency for SSA appears to have increased in year 2 (number of pathologist outliers decreased, ISK increased). Targeted expert-led review appears to help calibrate the PDR and follow-up data allows reassessment. Thus, ISK may represent an intuitive, useful metric and NGQ a promising approach for objectively increasing diagnostic consistency of PDR. None

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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 enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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