Validation of a new optical diagnosis training module to improve dysplasia characterization in inflammatory bowel disease: a multicenter international study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Inflammatory bowel disease (IBD) increases risk of dysplasia and colorectal cancer. Advanced endoscopic techniques allow for the detection and characterization of IBD dysplastic lesions, but specialized training is not widely available. We aimed to develop and validate an online training platform to improve the detection and characterization of colonic lesions in IBD: OPtical diagnosis Training to Improve dysplasia Characterization in Inflammatory Bowel Disease (OPTIC-IBD). METHODS: We designed a web-based learning module that includes surveillance principles, optical diagnostic methods, approach to characterization, and classifications of colonic lesions using still images and videos. We invited gastroenterologists from Canada, Italy, and the United Kingdom with a wide range of experience. Participants reviewed 24 educational videos of IBD colonic lesions, predicted histology, and rated their confidence. The primary endpoint was to improve accuracy in detecting dysplastic lesions after training on the platform. Furthermore, participants were randomized 1:1 to get additional training or not, with a final assessment occurring after 60 days. Diagnostic performance for dysplasia and rater confidence were measured. RESULTS: A total of 117 participants completed the study and were assessed for the primary endpoint. Diagnostic accuracy improved from 70.8% to 75.0% (P = .002) after training, with the greatest improvements seen in less experienced endoscopists. Improvements in both accuracy and confidence were sustained after 2 months of assessment, although the group randomized to receive additional training did not improve further. Similarly, participants' confidence in characterizing lesions significantly improved between before and after the course (P < .001), and it was sustained after 2 months of assessment. CONCLUSIONS: The OPTIC-IBD training module demonstrated that an online platform could improve participants' accuracy and confidence in the optical diagnosis of dysplasia in patients with IBD. The training platform can be widely available and improve endoscopic care for people with IBD. (Clinical trial registration number: NCT04924543.).
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».