226 Impact of Propofol Sedation on Colonoscopy Quality Metrics: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of propofol during colonoscopy has gained increased popularity due to deeper anesthesia compared to conscious sedation. Whether propofol sedation leads to improved colonoscopy quality metrics is unknown and the aim of our study. METHODS: We examined the association between use of propofol sedation and colonoscopy quality metrics, including adenoma detection rate (ADR), polyp detection rate (PDR), cecal intubation, and perforation, using colonoscopy quality data prospectively collected by the Southwest Regional Cancer Program, a division of Cancer Care Ontario. All colonoscopies performed for any indication across 21 hospitals in Southwest Ontario between April 2017 and December 2018 were identified. Data collected included patient and endoscopist demographics, procedural indication, bowel preparation quality, type of sedation, cecal intubation, polyp detection, and histology. Multi-variable models were built to assess the relationship between propofol sedation and adenoma detection rate (ADR), polyp detection rate (PRD), cecal intubation, and perforation risk. RESULTS: In total, 23,903 colonoscopies were identified, of which 8,533 (35.6%) procedures were performed with propofol sedation. There were no significant differences in ADR (22.6% vs. 21.6%, P = 0.156), PDR (43.9% vs. 42.6%, P = 0.05), or cecal intubation rates (97% vs 96.7%, P 0.192) between the two groups on univariate or multivariate analyses. The event rate for perforation was too low for a meaningful comparison in this analysis (1 propofol vs. 2 events for non-propofol). CONCLUSION: In this large colonoscopy cohort, propofol sedation was not associated with improved ADR, PDR, or cecal intubation rates.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».