Implementation of Synoptic Reporting for Endoscopic Localization of Complex Colorectal Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Lack of documented tattooing of colorectal neoplasms at index colonoscopy results in high repeat preoperative colonoscopy rates. We developed national consensus recommendations for endoscopic localization and piloted an electronic synoptic reporting template. We report on the implementation and perceptions of using synoptic reporting to enhance colorectal lesion marking in a central Canadian healthcare system. Methods We implemented the template within our endoscopy reporting system and ran an infographic education campaign. We then conducted a follow-up email-based interview with all regional endoscopists. Thematic analysis and a mixed-methods triangulation approach were employed to synthesize qualitative and quantitative data. Results The interview was completed by 28/52 endoscopists (54%). Most (60.7%; n = 17) completed >100 colonoscopies and 71.4% (n = 20) identified six to 20 neoplasms requiring tattooing since introduction. A total of 50% (n = 14) used the template. Those not using it were unaware of it (42.9%; n = 12), or preferred using narrative text (17.9%; n = 5). Users reported modest mean functionality scores (intuitiveness: 3.56/5; efficiency: 3.7/5) and high impact scores (credible: 4.22/5; informative: 4.21/5). However, the perception of the synoptic template's ability to reduce the repeat preoperative colonoscopy rate was more circumspect (3.76/5). Conclusions Endoscopists believed the synoptic template was a functional, impactful tool that would improve communication and help to decrease the repeat preoperative colonoscopy rate. However, synoptic template uptake was limited by provider awareness, therefore more educational efforts are needed to increase uptake.
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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 | 0,021 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».