Do You See What I See? An Assessment of Endoscopic Lesions Recognition and Description by Gastroenterology Trainees and Staff Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gastroenterologists should accurately describe endoscopic findings and integrate them into management plans. We aimed to determine if trainees and staff are describing inflammatory bowel disease (IBD) lesions in a similar manner. Methods Using 20 ileocolonoscopy images, participants described IBD inflammatory burden based on physician severity rating, and Mayo endoscopic score (MES) (ulcerative colitis [UC]) or simple endoscopic score (SES-CD) (Crohn’s disease [CD]). Images were selected based on agreement by three IBD experts. Findings of varying severity were presented; 10 images included a question about management. We examined inter-observer agreement among trainees and staff, compared trainees to staff, and determined accuracy of response comparing both groups to IBD experts. Results One hundred and twenty-nine staff and 47 trainees participated from across Canada. There was moderate inter-rater agreement using physician severity rating (κ = 0.53 UC and 0.52 CD for staff, κ = 0.51 UC and 0.43 CD for trainees). There was moderate inter-rater agreement for MES for staff and trainees (κ = 0.49 and 0.48, respectively), but fair agreement for SES-CD (κ = 0.37 and 0.32, respectively). For accuracy of response, the mean score was 68.7% for staff and 63.7% for trainees (P = 0.028). Both groups identified healed bowel or severe disease better than mild/moderate (P < 0.05). There was high accuracy for management, but staff scored higher than trainees for UC (P < 0.01). Conclusion Inter-rater agreement on description of IBD lesions was moderate at best. Staff and trainees more accurately describe healed and severe disease, and better describe lesions in UC than CD.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».