Optimizing adenoma detection in screening-related colonoscopy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Screening-related colonoscopy is a vital component of screening initiatives to both diagnose and prevent colorectal cancer (CRC), with prevention being reliant upon early and accurate detection of pre-malignant lesions. Several strategies, techniques, and interventions exist to optimize endoscopists' adenoma detection rates (ADR). AREAS COVERED: This narrative review provides an overview of the importance of ADR and other colonoscopy quality indicators. It then summarizes the available evidence regarding the effectiveness of the following domains in terms of improving ADR: endoscopist factors, pre-procedural parameters, peri-procedural parameters, intra-procedural strategies and techniques, antispasmodics, distal attachment devices, enhanced colonoscopy technologies, enhanced optics, and artificial intelligence. These summaries are based on an electronic search of the databases Embase, PubMed, and Cochrane performed on 12 December 2022. EXPERT OPINION: Given the prevalence and associated morbidity and mortality of CRC, the quality of screening-related colonoscopy quality is appropriately prioritized by patients, endoscopists, units, and payers alike. Endoscopists performing colonoscopy should be up to date regarding available strategies, techniques, and interventions to optimize their performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».