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Enregistrement W3008937322 · doi:10.1093/jcag/gwz047.141

A142 ENDOSCOPIST EDUCATIONAL INTERVENTIONS ARE ASSOCIATED WITH IMPROVEMENTS IN ADENOMA DETECTION RATE: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2020· review· en· W3008937322 sur OpenAlexaff
Enrique Moreno, Kirles Bishay, Natalia Causada Calo, Michael A. Scaffidi, Samir C. Grover, Nauzer Forbes

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicinePsychological interventionMeta-analysisColorectal cancerAdenomaMetric (unit)Colorectal cancer screeningSystematic reviewMEDLINESubgroup analysisInternal medicineCancerNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Screening-related colonoscopy reduces the overall morbidity and mortality associated with colorectal cancer. In order for screening-related colonoscopy to be effective and safe, endoscopists must be well trained. However, a significant degree of variation exists between endoscopists in terms of adenoma detection rate (ADR) and cecal intubation rate (CIR). ADR in particular is an important colonoscopy quality metric that has been directly and inversely related to the rate of post colonoscopy colorectal cancer (PCCRC). Educational interventions aimed at endoscopists have been developed in an attempt to optimize the performance of colonoscopy. It is unknown what benefit these have on colonoscopy quality indicators or outcomes, if any. Aims We performed a systematic review and meta-analysis to determine whether there is an association between educational interventions aimed at endoscopists and improvements in colonoscopy quality indicators or outcomes. Methods An electronic search was conducted through August 2019 for studies reporting on targeted endoscopist educational interventions and associations with ADR or other colonoscopy quality indicators, or outcomes. Interventions such as hands-on training modules, skills enhancement courses were included Pooled rate ratios (RR) and weighted mean differences (WMD) were calculated using DerSimonian and Laird random effects models. A priori subgroup and sensitivity analyses were performed to assess for potential methodological or clinical factors associated with any of the outcomes of interest. Results From 2,253 initial studies, 14 were included in the systematic review, and 8 were included in the meta-analysis for ADR, representing 76,373 colonoscopies. Educational interventions were associated with improvements in ADR (RR 1.28, 95% confidence intervals, CI, 1.19–1.38). Educational interventions were also associated with improvements in overall polyp detection rate, PDR (RR 1.17, 95% confidence intervals, CI, 1.02–1.35). Educational interventions were not associated with longer withdrawal times (WMD -0.03 minutes, 95% CI, -0.57 - 0.51) or improved CIR (RR 1.00, 95% CI, 0.99 to 1.02), though unadjusted CIR was high in both the pre- and post-intervention groups, at 94.5% and 95.0%, respectively. Figure 1 shows Forest plots comparing pre-intervention and post-intervention rates for A) ADR, b) PDR and c) CIR. Conclusions Our study provides evidence that educational interventions aimed at endoscopists significantly improve ADR and overall PDR. Educational interventions did not impact withdrawal time or cecal intubation rates, and thus, the specific mechanisms for their benefit remain incompletely clear. As part of quality improvement programs to optimize colonoscopy performance, educational interventions should be considered. 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,049
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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