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Enregistrement W3007509215 · doi:10.1093/jcag/gwz047.247

A248 WHAT IS THE MINIMUM TRAINING STANDARD FOR POINT OF CARE INTESTINAL ULTRASOUND? A SINGLE CENTER, PROSPECTIVE, OBSERVATIONAL STUDY TO DEFINE TRAINING STANDARDS

2020· article· en· W3007509215 sur OpenAlexaffabout
B Baraty, Cathy Lu, Divine Tanyingoh, Christian Maaser, Kerri L. Novak

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyGold standard (test)ColonoscopyMagnetic resonance imagingUlcerative colitisUltrasoundProspective cohort studyInflammatory bowel diseaseRadiologyPhysical therapyDiseaseSurgeryInternal medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Higher demands for colonoscopy and magnetic resonance imaging (MRI) for long term disease monitoring can be expected as the prevalence of IBD continues to rise in Canada. As resources are perpetually constrained, timely access to effective monitoring strategies important to direct care are increasingly compromised. Intestinal ultrasound provides a cost-effective solution to these challenges. Intestinal ultrasound (IUS) is a patient-centered, accurate modality used during clinic by non-radiologists to enhance clinical decision making. Minimum IUS training standards have yet to be established. Aims The aim of this study is to report a single operator IUS performance characteristics after completion of 4 weeks of training with 100 completed supervised scans. Methods A single center, prospective, observational study over 4 years utilizing a convenience sample of patients presenting to the inflammatory bowel disease (IBD) clinic at the University of Calgary. A single operator compared IUS to gold standard (either colonoscopy, or alternative cross-sectional imaging) with sensitivity, specificity, positive and negative predictive value calculated for each year. Joinpoint regression was performed to analyze the trend for sensitivity and specificity over the study period. Results A total of 235 IUS were performed on 235 individuals diagnosed with IBD between 2013 and 2016. There were individuals with 26 ulcerative colitis and 209 persons diagnosed with Crohn’s disease. There was a non-significant increase in sensitivity and specificity point estimates over the 4 year period (Table 1). The sensitivity, specificity, positive predictive value, and accuracy of IUS in 2016 were 100% (95% CI: 81%-100%), 92% (95% CI: 62%-100%), 94% (95% CI: 72%-99%) and 97% (95% CI: 8%-100%) respectively. Conclusions IUS provision by a gastroenterologist having completed 100 supervised scans during training within an expert center is sufficient, resulting in high accuracy. Although there is some improvement over time, the trend towards improvement over time is not significant. This study provides evidence to inform IUS training programs with a minimum training standard benchmark, imperative with expanding demand and development of new expert centers. Funding Agencies None

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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