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Enregistrement W4212801219 · doi:10.1093/jcag/gwab049.139

A140 INTEROBSERVER RELIABILITY OF THE PARIS CLASSIFICATION FOR SUPERFICIAL GASTROINTESTINAL TRACT NEOPLASMS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2022· review· en· W4212801219 sur OpenAlexaff
Sonia Gupta, Samir Seleq, Nikko Gimpaya, Rishad Khan, Michael A. Scaffidi, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisKappaSystematic reviewReliability (semiconductor)Confidence intervalInternal medicineMedical physicsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Paris classification is an international classification system that characterizes the morphology of superficial gastrointestinal tract neoplasms. Given its ability to predict the risk of submucosal invasion, this tool plays an important role in the preliminary endoscopic assessment of early gastrointestinal neoplastic lesions. Despite its international prevalence, there are no pooled reliability analyses to assess agreement amongst endoscopists using this classification system. Aims To systematically review and meta-analyze the interobserver reliability (IOR) of the Paris classification system. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis according to the PRISMA recommendations. A comprehensive literature query was conducted on biomedical databases through December 2020. Studies were included if they quantitively evaluated the IOR of the Paris classification with at least 5 endoscopists participating in the study cohort. Two authors independently screened studies and abstracted data using an a priori designed data collection form. We pooled the results of studies which provided IOR with kappa statistics and confidence intervals using DerSimonian and Laird random effects models. Risk of bias was independently assessed by two study authors using the Guidelines for Reporting Reliability and Agreement Studies (GRRAS) tool. Results From an initial 1541 studies, 5 were included in the qualitative review and 3 reported data that allowed for a quantitative analysis of the primary outcome, representing a total of 28 endoscopists. All three of these studies were high quality. The IOR for the Paris classification amongst all endoscopists was 0.541 (95% CI, 0.466–0.617). There was no significant improvement (p=0.551) in the IOR of the Paris classification system following an educational training intervention (pre-education pooled kappa, 0.498; 95% CI, 0.429–0.567 compared to post-education pooled kappa, 0.530; 95% CI, 0.451–0.608). Conclusions Interobserver reliability of the Paris classification is moderate with no significant improvement following educational intervention. 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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,044
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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