Higher adenoma detection, sessile serrated lesion detection and proximal sessile serrated lesion detection are associated with physician specialty and performance on Direct Observation of Procedural Skills
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adenoma detection rate (ADR) and sessile serrated lesion detection rate (SSLDR) vary among physicians. We sought to determine physician characteristics associated with ADR and SSLDR in a population-based colon screening programme. DESIGN: Retrospective study of 50-74 year olds with positive faecal immunochemical test and colonoscopy from 15/11/2013 to 31/12/2018. Physician characteristics included: gender, specialty, year and country of medical school graduation, colonoscopy volume and Direct Observation of Procedural Skills (DOPS) performance. Multivariable regression was performed on the following dependent variables: ADR, advanced ADR, proximal and distal ADR, SSLDR, proximal and distal SSLDR. RESULTS: 2000 10.48, 95% CI 1.30 to 1.69 compared with <1980) and DOPS performance (OR for lowest DOPS performance 0.64, 95% CI 0.50 to 0.82 compared with highest DOPS performance). SSLDR was associated with gastroenterology (OR for general surgery 0.89, 95%, CI 0.81 to 0.97; OR for general/family/internal medicine 0.67, 95% CI 0.49 to 0.92) and DOPS performance (OR for lowest DOPS performance 0.71, 95% CI 0.51 to 0.99 compared with highest DOPS performance). Proximal SSLDR was associated with gastroenterology (OR for general surgery 0.90, 95% CI 0.82 to 0.99; OR for general/family/internal medicine 0.69, 95% CI 0.50 to 0.97) and DOPS performance (OR for lowest DOPS performance 0.68, 95% CI 0.47 to 0.99). CONCLUSION: Higher ADR, SSLDR and proximal SSLDR was associated with gastroenterology specialty and improved performance on DOPS.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».