Geographic Information System to Determine Quality of Bowel Preparation for a Catchment Area of a Veterans Affairs Healthcare System: A Descriptive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Suboptimal bowel preparation can lead to missed polyps and cancers, incomplete exams, and repeat colonoscopy. Split dosing has improved preparation and adenoma detection, however, suboptimal preparations still continue. Barriers to suboptimal preparation have been evaluated but full understanding is still limited. The purpose of this study was to use the Geographic Information System (GIS) to visually represent the quality of bowel preparation in our hospital catchment area and further investigate barriers to suboptimal preparations. Methods: Retrospective chart review of outpatient colonoscopy reports at the Loma Linda Veterans Affairs Hospital (LLVAH) from March 2010 to March 2011 was analyzed. The Ottawa bowel preparation score was identified for each colonoscopy procedure that utilized a split dose preparation. A graduated code was created and was mapped using the Geographic Information System (GIS) software. A 25 and 40 mile buffer was created away from the LLVAH onto the counties that represent the catchment area. Results: A total of 1054 outpatient colonoscopy reports were evaluated between March 2010 and March 2011. All patients received a split dose preparation, and 50.9% participated in an educational class prior to colonoscopy. The average age was 63.2 years, 91.2% of the patients were male, and average BMI was 30. Significant co-morbidities included but were not restricted to diabetes, 35.2%, prior abdominal surgery, 37.6%, and psychiatric history, 47.2%. Bowel preparation scores were as follows, 17.3% excellent, 56.7% good, 18.7% fair, 5.8% poor, and 0.7% inadequate. GIS mapping revealed suboptimal preparations in areas of lower socioeconomic status around LLVAH. Conclusion: Suboptimal preparation can lead to missed polyps and colorectal cancers. It can also lead to repeat colonoscopy, which could further increase procedural risk to the patient as well as increase cost to both the patient and institution. GIS mapping allowed us to identify areas and populations of suboptimal bowel preparations. A geographical evaluation of high-risk populations of suboptimal preparation may be able to lead to more focused interventions that can lead to improved preparations for colonoscopy.Figure 1
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».