Performance measures in inflammatory bowel disease surveillance colonoscopy: Implementing changes to practice improves performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Dye-based chromoendoscopy (DCE) with targeted biopsies is recommended for inflammatory bowel disease (IBD) surveillance. However, DCE has not yet been widely adopted into clinical practice. We evaluated quality indicators in IBD surveillance following introduction of structured changes in service delivery. METHODS: In August 2016, we introduced a number of changes to IBD surveillance practice in our endoscopy unit. These included training using interactive videos/images in a structured module, DCE as standard by using a foot-pedal operated pump jet, allocation of 45-minute procedure timeslots, targeted biopsies (except in high-risk patients), scoring of endoscopic disease activity, and lesion detection/morphology characterization. All IBD surveillance colonoscopies were allocated to a small team of four DCE-trained endoscopists. We compared quality measures for surveillance procedures carried out pre- and post-August 2016. The two groups were compared using chi-squared statistics RESULTS: A total of 598 IBD surveillance procedures (277 pre-August 2016 and 321 post-August 2016) were done and included in the study. Use of DCE increased (54.2% vs 76.0% P < 0.0005) whereas random biopsy surveillance decreased (12.3% vs 3.1% P < 0.0005). Use of Paris classification (26.1% vs 57.0% P < 0.0005) and Kudo pit pattern increased (21.7% vs 59.0% P < 0.0005). There was also an increase in lesion detection rate (24.9% vs 33.1% P < 0.05). CONCLUSIONS: Implementation of extensive changes in practice of surveillance colonoscopy resulted in significant improvement in quality indicators within a short period of time. Training, education and audit may continue to facilitate the adoption of DCE and further improve quality of performance in IBD surveillance.
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 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 | 0,021 | 0,079 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».