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Enregistrement W4229535562 · doi:10.1093/jcag/gwz047.146

A147 ENDOSCOPIST FEEDBACK IS ASSOCIATED WITH IMPROVEMENTS IN COLONOSCOPY QUALITY INDICATORS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2020· review· en· W4229535562 sur OpenAlexaff
Kirles Bishay, Natalia Causada Calo, Michael A. Scaffidi, Catharine M. Walsh, John Anderson, Alaa Rostom, C Dube, R Keswani, Steven J. Heitman, Robert J. Hilsden, Risa Shorr, Samir C. Grover, Enrique Moreno, Nauzer Forbes

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of TorontoSickKids FoundationThe Wilson CentreHospital for Sick ChildrenQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicineMeta-analysisConfidence intervalPsychological interventionRelative riskSubgroup analysisInternal medicineAuditColorectal cancerPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Colonoscopy quality indicators such as adenoma detection rate (ADR) are surrogates for the effectiveness of screening-related colonoscopy. Endosocpist feedback may be associated with improvements in ADR and other quality indicators. Aims To conduct a systematic review and meta-analysis to determine whether an association exists between endoscopist feedback and improvements in colonoscopy quality indicators. Methods An electronic and manual search was conducted through May 2019 for studies reporting on endoscopist feedback and associations with ADR or other colonoscopy quality indicators. Studies primarily assessing the effect of audit and feedback on trainees and studies that included interventions other then feedback were excluded from the analysis. Pooled rate ratios (RR) and weighted mean differences (WMD) were calculated using DerSimonian and Laird random effects models. Subgroup, sensitivity and meta-regression analyses were performed to assess for potential methodological or clinical factors associated with outcomes. Results Of 1,326 initial studies, 12 studies were included in the meta-analysis for ADR, representing 33,184 colonoscopies. Endoscopist feedback was associated with an improvement in ADR (RR 1.21, 95% confidence interval, CI, 1.09 to 1.34). Low performers derived a greater benefit from feedback (RR 1.62, 95% CI 1.18 to 2.23) compared to moderate performers (RR 1.19, 95% CI 1.11 to 1.29), while high performers did not derive a significant benefit (RR 1.06, 95% CI 0.99 to 1.13). Feedback was not associated with increases in withdrawal time (WMD +0.43 minutes, 95% CI -0.50 to +1.36 minutes) or improvements in cecal intubation rate (RR 1.00, 95% CI 0.99 to 1.01). Conclusions Endoscopist feedback is associated with modest improvements in ADR. Routine audit and feedback may be a feasible strategy to optimize outcomes in screening colonoscopy. 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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,054
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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