A114 UNIFIED MAGNIFYING ENDOSCOPIC CLASSIFICATION (UMEC) FOR GASTROINTESTINAL LESIONS: A NORTH AMERICAN EDUCATION STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Magnification endoscopy and magnification narrow-band imaging are image enhanced endoscopy technologies that may allow for the diagnosis of advanced neoplasia in the GI tract on the basis of imaging characteristics. Recently, the Unified Magnifying Endoscopic Classification (UMEC) has been developed, which unified the criteria for the esophagus, stomach, and colon. UMEC divides optical diagnosis into one of the three categories: non-neoplastic, intramucosal neoplasia, and deep submucosal invasive cancer. Purpose The objective of this study is to educate North American endoscopists on the use of the UMEC schema, and to ascertain performance of the UMEC framework among North American endoscopists. Method Using UMEC, five North American endoscopists (>1000 procedures) without prior training in magnifying endoscopy independently diagnosed previously collected endoscopic image set of the esophagus, stomach, and colon. The endoscopists were trained on the use of UMEC via an eleven-minute training video with exemplars of each element of UMEC from esophagus, stomach, and colon. All endoscopists were blinded to white-light and non-magnifying NBI findings as well as histopathological diagnosis. The diagnostic performance of UMEC was assessed while using the gold standard histopathology as a reference. Result(s) A total of 299 gastrointestinal lesions (77 esophagus, 92 stomach, and 130 colon) were assessed using UMEC. For esophageal squamous cell carcinoma, the sensitivity, specificity, and accuracy for all 5 endoscopists ranged from 65.2% (95% CI: 50.9–77.9) to 87.0% (95% CI: 75.3–94.6), 77.4% (95% CI: 60.9–89.6) to 96.8% (95% CI: 86.8–99.8), and 75.3% to 87.0%, respectively. For gastric adenocarcinoma, the sensitivity, specificity, and accuracy for all 5 endoscopists ranged from 94.9% (95% CI: 85.0–99.1) to 100%, 52.9% (95% CI: 39.4–66.2) to 92.2% (95% CI: 82.7–97.5), and 73.3% to 93.3%, respectively. For colorectal adenocarcinoma, the sensitivity, specificity, and accuracy for all 5 endoscopists ranged from 76.2% (95% CI: 62.0–87.3) to 83.3% (95% CI: 70.3–92.5), 89.7% (95% CI: 82.1–94.9) to 97.7% (95% CI: 93.1–99.6), and 86.8% to 90.7%, respectively. Image Conclusion(s) UMEC is a simple and practical classification that can be used to introduce and educate endoscopists to magnification narrow-band imaging and optical diagnosis. Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below CAG Disclosure of Interest M. R. A. Fujiyoshi Grant / Research support from: 2022 CAG/AbbVie Education Research Grant, Y. Fujiyoshi: None Declared, N. Gimpaya: None Declared, R. Bechara: None Declared, T. Jeyalingam: None Declared, N. Calo: None Declared, N. Forbes: None Declared, R. Khan: None Declared, M. Atalla: None Declared, A. Toshimori: None Declared, Y. Shimamura: None Declared, M. Tanabe: None Declared, J. Mosko: None Declared, H. Inoue: None Declared, S. Grover: None Declared
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».