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Enregistrement W4367301223 · doi:10.14740/gr1596

Quality of Capsule Endoscopy Reporting in Patients Referred for Double Balloon Enteroscopy

2023· article· en· W4367301223 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua Lee, Jonathan Reichstein, Iris Vance, Daniel Wild

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapsule endoscopyMedicineEnteroscopyBalloonCapsuleDouble-balloon enteroscopyRadiologyEndoscopyGeneral surgerySurgeryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Abnormal video capsule endoscopy (VCE) findings often require intervention with double balloon enteroscopy (DBE). Accurate VCE reporting is important for procedural planning. In 2017 the American Gastroenterological Association (AGA) published a guideline that included recommended elements for VCE reporting. The aim of this study was to examine adherence to the AGA reporting guidelines for VCE. Methods: The medical records of all patients who underwent DBE at a tertiary academic center between February 1, 2018, and July 1, 2019, were retrospectively reviewed to identify the VCE report that prompted DBE. Data were collected on the presence of each reporting element recommended by the AGA. Differences in reporting between academic and private practices were compared. Results: A total of 129 VCE reports were reviewed (84 private practice and 45 academic practice). Reports consistently included indication, date, endoscopist, findings, diagnosis, and management recommendations. Timing of anatomic landmarks and abnormalities were included in only 87.6% of reports and preparation quality in only 26.2%. Reports from private practice groups were significantly more likely to include the type of capsule (P < 0.001). VCE reports from academic centers were more likely to include adverse outcomes (P < 0.001), pertinent negatives (P = 0.0015), extent of exam (P = 0.009), previous investigations (P = 0.045), medications (P < 0.001), and document communication to patient/referring physician (P = 0.001). Conclusions: Most VCE reports in both private and academic settings included the important elements recommended by the AGA; however only 87% listed the times of landmarks and abnormal findings, which are crucial in determining the type and direction of approach for subsequent interventions. It is unclear whether the quality of VCE reporting influences the outcome of subsequent DBE.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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