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Enregistrement W4212932197 · doi:10.1093/jcag/gwab049.070

A71 POLYP TO ADENOMA CONVERSION FACTOR AS A SURROGATE FOR ADENOMA DETECTION RATE-– FINDINGS FROM THE SOUTHWEST ONTARIO COLONOSCOPY COHORT

2022· article· en· W4212932197 sur OpenAlexaffabout
S Al-obaid, Cassandra McDonald, Leonardo Guizzetti, Brian Yan, Vipul Jairath, Michael Sey

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyAdenomaCohortInternal medicineGastroenterologyGeneral surgeryColorectal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The adenoma detection rate (ADR) is one of the main quality indicators of a colonoscopy but requires combining endoscopic and histologic data. However, the polyp detection rate (PDR) requires only endoscopic assessment and has been proposed as a proxy measure for the ADR. Aims To calculate a conversion factor for PDR to ADR, for use as a future surrogate of ADR when only PDR is available. Methods The Southwest Ontario Colonoscopy cohort consists of all outpatient colonoscopies performed across 20 hospitals in Southwestern Ontario between April 2017 and February 2018. Data was collected prospectively through a mandatory quality assurance form that was completed after each procedure and pathology reports were manually reviewed. Endoscopies with associated histologic findings were included. The PDR and true ADR were calculated for each physician. A weighted polyp to adenoma detection rate quotient (APDRQ) was calculated, weighting each physician’s APDRQ by the number of procedures performed. The APDRQ was determined for all outpatient procedures and specifically for screening/surveillance indications. Results During the study period, 57 endoscopists performed 31,721 colonoscopies. The overall PDR was 41.1% and the ADR was 26.5%. The weighted ADPDRQ was 0.638 (95% CI: 0.600, 0.675). When limited to screening/surveillance colonoscopies, the weighted ADPDR was 0.616 (95% CI: 0.564, 0.669). To better understand the influence of endoscopists with low ADR: PDR, we excluded those with ratio below (<2 standard errors) the average, which resulted in greater ADR: PDR for all colonoscopies 0.695 (95% CI: 0.679, 0.711) and for screening/surveillance colonoscopies and 0.692 (95% CI: 0.677, 0.707). Conclusions In this large, population-based, cohort study, we calculated the ADR; PDR ratio. We propose this may be used in future studies to infer ADR when only PDR is available. Scatter plot of correlation between ADR and PDR, by physician. The dashed line indicates the line for which ADR=PDR, the maximum value the ADR can take for a given PDR. The marker size is proportional to the number of colonoscopies performed. 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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