Accuracy of self-assessment in gastrointestinal endoscopy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment is necessary to ensure both attainment and maintenance of competency in gastrointestinal (GI) endoscopy, and this can be accomplished through self-assessment. We conducted a systematic review with meta-analysis to evaluate the accuracy of self-assessment among GI endoscopists. METHODS: This was an individual participant data meta-analysis of studies that investigated self-assessment of endoscopic competency. We performed a systematic search of the following databases: Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, Wiley Cochrane CENTRAL, and ProQuest Education Resources Information Center. We included studies if they were primary investigations of self-assessment accuracy in GI endoscopy that used statistical analyses to determine accuracy. We conducted a meta-analysis of studies using a limits of agreement (LoA) approach to meta-analysis of Bland-Altman studies. RESULTS: After removing duplicate entries, we screened 7138 records. After full-text review, we included 16 studies for qualitative analysis and three for meta-analysis. In the meta-analysis, we found that the LoA were wide (-41.0 % to 34.0 %) and beyond the clinically acceptable difference. Subgroup analyses found that both novice and intermediate endoscopists had wide LoA (-45.0 % to 35.1 % and -54.7 % to 46.5 %, respectively) and expert endoscopists had narrow LoA (-14.2 % to 21.4 %). CONCLUSIONS: GI endoscopists are inaccurate in self-assessment of their endoscopic competency. Subgroup analyses demonstrated that novice and intermediate endoscopists were inaccurate, while expert endoscopists have accurate self-assessment. While we advise against the sole use of self-assessment among novice and intermediate endoscopists, expert endoscopists may wish to integrate it into their practice.
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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 | 0,068 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».