A78 COMPARISON OF THE NICE, SANO, AND WASP CLASSIFICATIONS FOR OPTICAL DIAGNOSIS OF SMALL COLORECTAL POLYPS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Optical diagnosis can be used as an alternative to pathology for the evaluation of colorectal polyps. There exist multiple classification systems that can be used to assist in performing optical diagnosis. Aims The aim of this study was to compare three different optical diagnosis classifications (NICE, SANO and WASP) when using Optivista and iScan image enhanced endoscopy (IEE). Methods The study included subjects between 45–80 years undergoing an elective screening, surveillance, or diagnostic colonoscopy with optical diagnosis using Optivista or iScan IEE. Three validated IEE scales (NICE, SANO and WASP classifications) were used for all optical diagnoses. Primary outcome was the agreement with pathology for surveillance intervals determined when using NICE, SANO and WASP for polyps 1-10mm. Secondary outcomes for polyps 1-10mm included accuracy of polyp diagnosis and negative predictive value (NPV) for rectosigmoid adenomas. Results A total of 399 patients were prospectively enrolled in the trial. The polyp detection and adenoma detection rates were 58.6% and 38.8% respectively. The proportion of correct surveillance interval assignment when at least one optical diagnosis was made was 92.9% when using NICE, 92.3% when using SANO, 89.5% when using WASP (p=0.656). Correct diagnosis was made for 74.2% of polyps when using NICE, 74.2% when using SANO, 65.6% when using WASP (p=0.012). The NPV for rectosigmoid adenomas was 91.2% when using NICE, 90.5% when using SANO, 87.5% when using WASP. Conclusions For optical diagnosis using Optivista and iScan IEE, all studied classifications performed equally for surveillance interval assignment. WASP had lower proportion of correct diagnoses on a polyp level and lower NPV for rectosigmoid adenomas. Funding Agencies None
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».