A survey of colonoscopists with and without in‐depth knowledge of water‐aided colonoscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Endoscopy featured water-aided colonoscopy (WAC) as novel in the Innovation Forum in 2011. Gastrointestinal Endoscopy published a modified Delphi consensus review (MDCR) that supports WAC for clinical practice in 2021. We tested the hypothesis that experience was an important predictor of WAC use, either as water immersion (WI), water exchange (WE), or a combination of WI and WE. METHODS: A questionnaire was sent by email to the MDCR authors with an in-depth knowledge of WAC. They responded and also invited colleagues and trainees without in-depth knowledge to respond. Logistic regression analysis was used with the reasons for WAC use treated as the primary outcome. Reports related to WAC post MDCR were identified. RESULTS: Of 100 respondents, > 80% indicated willingness to adopt and modify practice to accommodate WAC. Higher adenoma detection rate (ADR) incentivized WE use. Procedure time slots ≤ 30 and > 30 min significantly predicted WI and WE use, respectively. Co-authors of the MDCR were significantly more likely to perform WAC (odds ratio [OR] = 7.5, P = 0.037). Unfamiliarity with (OR = 0.11, P = 0.02) and absence of good experience (OR = 0.019, P = 0.002) were associated with colonoscopists less likely to perform WAC. Reports related to WAC post MDCR revealed overall and right colon WE outcomes continued to improve. Network meta-analyses showed that WE was superior to Cap and Endocuff. On-demand sedation with WE shortened nursing recovery time. CONCLUSIONS: An important predictor of WAC use was experience. Superior outcomes continued to be reported with WE.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».