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Enregistrement W2996440784 · doi:10.1093/jcag/gwz033

Improvement of Endoscopic Reports with Implementation of a Dictation Template

2019· article· en· W2996440784 sur OpenAlexaff
Natasha Harris, Jennifer J. Telford, Jordan Yonge, Cherry Galorport, Jack Amar, Brian Bressler, Carl J. Brown, Eric Lam, Estello Nap-Hill, P. Terry Phang, Alnoor Ramji, Matthew M. Suzuki, J S Whittaker, Robert Enns

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictationComputer scienceTemplateNatural language processingSpeech recognitionProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Completeness of procedure reports is an important quality indicator in endoscopy. A dictation template was developed to ensure key elements were included in colonoscopy and esophagogastroduodenoscopy (EGD) reports. Endoscopy reports were reviewed prior to and following implementation of the dictation templates to determine whether report completeness improved. Methods Key elements in an endoscopic report were identified from published guidelines and posted at dictation stations. Colonoscopy and EGD reports were reviewed for the nine physicians performing endoscopy at St. Paul’s Hospital prior to and following implementation of dictation templates. Dictation completeness was defined as inclusion of all key elements. Dictation completeness and inclusion of individual key elements at the two time points were compared using the t-test and Chi-square test. Results Reports for 4648 procedures undertaken by nine endoscopists were reviewed for completeness at each time point (2008 and 2014). Colonoscopy report completeness increased from 65.8% to 83.2% (P < 0.001). Items that improved included documentation of consent, endoscope used, complications, withdrawal time and rectal retroflexion. EGD report completeness increased from 72.7% to 77.3% (P < 0.001) with improvement in documentation of consent and complications. Items consistently underreported for colonoscopy and EGD at both time points included: patient age, comorbidities, current medications and patient comfort. Conclusion There was an association between the use of a posted dictation template at dictation stations and the improved completeness of endoscopic reports.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,459
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,459
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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