Randomized controlled study of the prediction of diminutive/small colorectal polyp histology using didactic versus computer‐based self‐learning module in gastroenterology trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The aim of this randomized trial was to evaluate the performance of self-training versus didactic training in order to increase the diagnostic accuracy of diminutive/small colonic polyp histological prediction by trainees. METHODS: Sixteen trainees reviewed 78 videos (48 iSCAN-OE and 30 NBI) of diminutive/small polyps in a pretraining assessment. Trainees were randomized to receive computer-based self-learning (n = 8) or didactic training (n = 8) using identical teaching materials and videos. The same 78 videos, in a different randomized order, were assessed. The NICE (NBI International Colorectal Endoscopic) and SIMPLE (Simplified Identification Method for Polyp Labeling during Endoscopy) classification systems were used to classify diminutive/small polyps. RESULTS: A higher proportion of high-confidence predictions of polyps was made by the self-training group versus the didactic group using both the SIMPLE classification (77.1% [95% CI 73.4-80.3] vs 69.9% [95% CI 66.1-73.5%] [P = 0.005]) and the NICE classification (77% [95% CI 73.2-80.4%] vs 69.8% [95% CI 66-73.4%] [P = 0.006]). When using NICE, sensitivity of the self-training group compared with the didactic group was 72% versus 83% (P = 0.0005), and the accuracy was 66.1% versus 69.1%. The training improved the confidence of participants and SIMPLE was preferred over NICE. CONCLUSION: Self-learning for the prediction of diminutive/small polyp histology is a method of training that can achieve results similar to didactic training. Availability of adequate self-learning teaching modules could enable widespread implementation of optical diagnosis in clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».