Training and Assessment of Clinician’s Utilization of the Los Angeles Classification for Reflux Esophagitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Endoscopic recognition of reflux esophagitis is critical for the evaluation and treatment of patients with gastroesophageal reflux disease; however, there are limited data on the need for education to minimize interobserver disagreement in clinical practice. Methods: We created an educational program for the LA classification on the International Working Group for the Classification of Oesophagitis (IWGCO) website that included endoscopic video recordings of the distal esophagus. Participants completed an entry survey before the training module and were able to proceed to subsequent training videos once they provided the correct LA classification. Participants then completed a test module—an 80% score was required to pass. Descriptive analyses and regression analyses were performed to analyze data. Results: In the entry survey, 83/90 (92%) participants reported using the LA classification for the majority or all patients with reflux symptoms. However, only 31/90 (34%) participants reported feeling very or completely confident in the use of the LA classification. Only 3/71 (4.2%) participants correctly classified all 9 training videos on their first attempt. The testing module was completed by 60 participants, 16 (26.7%) of whom passed after one attempt, with 32 (53.3%), 8 (13.3%), and 1 (1.7%) passing after 2, 3, and 4 attempts, respectively. There was no significant correlation between the number of attempts to successfully pass the testing module and participant characteristics. Conclusion: Even after a training module, >75% of participants required more than one attempt to correctly classify the test videos. Further structured education around the LA classification is needed.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».