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Enregistrement W3133657167 · doi:10.1093/jcag/gwab002.115

A117 PROPOFOL SEDATION DOES NOT IMPROVE MEASURES OF COLONOSCOPY QUALITY – FINDINGS FROM THE SOUTHWEST ONTARIO COLONOSCOPY COHORT

2021· article· en· W3133657167 sur OpenAlexaffabout
Michael Sey, Brian Yan, Zaid Hindi, Mayur Brahmania, James C. Gregor, Vipul Jairath, Aze Wilson, Nitin Khanna, Charlotte McDonald, Sarah Cocco, Dwaipayan Chakraborti, Karina French, M ALasseger, Omar Siddiqi, M Blier, b makandey, S Al-obaid, Aol Wong, Victoria Siebring, Muriel Brackstone, Anouar Teriaky, Christopher Vinden, Leonardo Guizzetti

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicineSedationPropofolAdenomaPerforationIntubationCohortAnesthesiaGeneral surgerySurgeryInternal medicineColorectal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The use of propofol during colonoscopy has gained increased popularity due to deeper anesthesia compared to conscious sedation. Prior studies examining the use of propofol sedation during colonoscopy have primarily focused on anesthesia outcomes. Whether propofol sedation is associated with improvements in colonoscopy outcomes is uncertain. Aims The primary outcome was adenoma detection rate (ADR). Secondary outcomes were the detection of any adenoma (conventional adenoma, sessile serrated polyp, and traditional serrated adenoma), sessile serrated polyp detection rate, polyp detection rate, cecal intubation rate, and perforation rate. Methods The Southwest Ontario Colonoscopy cohort consists of all patients who underwent colonoscopy between April 2017 and Oct 2018 at 21 hospitals serving a large geographic area in Southwest Ontario. Procedures performed in patients less than 18 years of age or by endoscopist who perform <50 colonoscopies/year were excluded. Data were collected through a mandatory quality assurance form that was completed by the endoscopist after each procedure. Pathology reports were manually reviewed. Results A total of 46,634 colonoscopies were performed by 75 physicians (37.5% by gastroenterologists, 60% by general surgeons, 2.5% others) of which 16,408 (35.2%) received propofol and 30,226 (64.8%) received conscious sedation (e.g. combination of a benzodiazepine and a narcotic). Patients who received propofol were likely to have a screening indication (49.2% vs 45.5%, p<0.0001), not have a trainee endoscopist present and be performed at a non-academic centre (32.2% vs 44.6%, p<0.0001). Compared to conscious sedation, use of propofol was associated with a lower ADR (24.6% vs. 27.0%, p<0.0001) and detection of any adenoma (27.7% vs. 29.8%, p<0.0001); no difference was observed in the detection ofsessile serrated polyps (5.0% vs. 4.7%, p=0.26), polyp detection rate (41.2% vs 41.2%, p=0.978), cecal intubation rate (97.1% vs. 96.8%, p=0.15) or perforation rate (0.04% vs. 0.06%,p=0.45). On multi-variable analysis, the use of propofol was not significantly associated with any improvement in ADR (RR=0.90, 95% CI 0.74–1.10, p=0.30), detection of any adenoma (RR=0.93, 95% CI 0.75–1.14, p=0.47), sessile serrated polyp detection rate (RR=1.20, 95%CI 0.90–1.60, p=0.22), polyp detection rate (RR=1.00, 95% CI 0.90–1.11, p=0.99), or cecal intubation rate (RR=1.00, 95%CI 0.80–1.26, p=0.99). Conclusions The use of propofol sedation does not improve colonoscopy quality metrics. 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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