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Enregistrement W3150393503 · doi:10.1055/a-1469-9917

Simple optical evaluation criteria reliably identify the post-endoscopic mucosal resection scar for benign large non-pedunculated colorectal polyps without tattoo placement

2021· article· en· W3150393503 sur OpenAlexaff
Neal Shahidi, Sunil Gupta, Anthony Whitfield, Sergei Vosko, Owen McKay, Oliver Cronin, Simmi Zahid, Nicholas G. Burgess, Michael J. Bourke

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic mucosal resectionColonoscopySurgeryEndoscopyHistopathologyResectionProspective cohort studyAdenomatous polypsLesionRadiologyInternal medicineColorectal cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recognition of the post-endoscopic mucosal resection (EMR) scar is critical for large (≥ 20 mm) non-pedunculated colorectal polyp (LNPCP) management. The utility of intraluminal tattooing to facilitate scar identification is unknown. Methods We evaluated the ability of simple easy-to-use optical evaluation criteria to detect the post-EMR scar, with or without tattoo placement, in a prospective observational cohort of LNPCPs referred for endoscopic resection. The primary outcome was scar identification, further stratified by lesion size (20–39 mm, ≥ 40 mm) and histopathology (adenomatous, serrated). Results 1023 LNPCPs underwent both successful EMR and first surveillance colonoscopy (median size 35 mm, IQR 30–50 mm); 124 (12.1 %) had an existing tattoo or a tattoo placed at the index EMR. The post-EMR scar was identified in 1020 patients (99.7 %). The presence of a tattoo did not affect scar identification (100.0 % vs. 99.7 %; P > 0.99). There was no difference for LNPCPs 20–39 mm, LNPCPs ≥ 40 mm, adenomatous LNPCPs, and serrated LNPCPs (all P > 0.99). Conclusions The post-EMR scar can be reliably identified with simple easy-to-use optical evaluation criteria, without the need for universal tattoo placement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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