Educational interventions are associated with improvements in colonoscopy quality indicators: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims The quality of screening-related colonoscopy depends on several physician- and patient-related factors. Adenoma detection rate (ADR) varies considerably between endoscopists. Educational interventions aim to improve endoscopists’ ADRs, but their overall impact is uncertain. We aimed to assess whether there is an association between educational interventions and colonoscopy quality indicators. Methods A comprehensive search was performed through August 2019 for studies reporting any associations between educational interventions and any colonoscopy quality indicators. Our primary outcome of interest was ADR. Two authors assessed eligibility criteria and extracted data independently. Risk of bias was also assessed for included studies. Pooled rate ratios (RR) with 95 % confidence intervals (CI) were reported using DerSimonian and Laird random effects models. Results From 2,253 initial studies, eight were included in the meta-analysis for ADR, representing 86,008 colonoscopies. Educational interventions were associated with improvements in overall ADR (RR 1.29, 95 % CI 1.25 to 1.42, 95 % prediction interval 1.09 to 1.53) and proximal ADR (RR 1.39, 95 % CI 1.29 to 1.48), with borderline increases in withdrawal time, ([WT], mean difference 0.29 minutes, 95 % CI – 0.12 to 0.70 minutes). Educational interventions did not affect cecal intubation rate ([CIR], RR 1.01, 95 % CI 1.00 to 1.01). Heterogeneity was considerable across many of the analyses. Conclusions Educational interventions are associated with significant improvements in ADR, in particular, proximal ADR, and are not associated with improvements in WT or CIR. Educational interventions should be considered an important option in quality improvement programs aiming to optimize the performance of screening-related colonoscopy.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».