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Enregistrement W4403175424 · doi:10.1055/a-2427-3893

Defining standards for fluoroscopy in gastrointestinal endoscopy using Delphi methodology

2024· article· en· W4403175424 sur OpenAlexaff
Kareem Khalaf, Katarzyna M. Pawlak, Douglas G. Adler, Asma Alkandari, Alan Barkun, Todd H. Baron, Robert Bechara, Tyler M. Berzin, Cecilia Binda, Ming‐Yan Cai, Silvia Carrara, Yen‐I Chen, Eduardo Guimarães Hourneaux de Moura, Nauzer Forbes, Alessandro Fugazza, Cesare Hassan, Paul James, Michel Kahaleh, Harry Martin, Roberta Maselli, Gary R. May, Jeffrey D. Mosko, Ganiyat K. Oyeleke, Bret T. Petersen, Alessandro Repici, Payal Saxena, Amrita Sethi, Reem Z. Sharaiha, Marco Spadaccini, Raymond S. Tang, Christopher Teshima, Mariano Villarroel, Jeanin E. van Hooft, Rogier P. Voermans, Daniel von Renteln, Catharine M. Walsh, Tricia Aberin, Dawn Banavage, Jowell Akina Chen, Heather Drake, Melanie Im, Chooi Peng Low, Alexandra Myszko, Krista Navarro, Jessica Redman, Faina Weinstein, Sunil Gupta, Ahmed Mokhtar, Caleb Na, Daniel Tham, Yusuke Fujiyoshi, Tony He, Sharan B. Malipatil, Reza Gholami, Nikko Gimpaya, Arjun Kundra, Samir C. Grover, Natalia Causada Calo

Notice bibliographique

RevueEndoscopy International Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensThe Wilson CentreSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of OttawaMcGill University Health CentreMcGill UniversityKingston Health Sciences CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryHotel Dieu HospitalMontreal General HospitalOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAboca S.p.A. Società AgricolaCook MedicalBoston Scientific CorporationSanofiAstraZeneca
Mots-clésFluoroscopyMedicineEndoscopyDelphi methodMedical physicsDelphiRadiologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and study aims Use of fluoroscopy in gastrointestinal endoscopy is an essential aid in advanced endoscopic interventions. However, it also raises concerns about radiation exposure. This study aimed to develop consensus-based statements for safe and effective use of fluoroscopy in gastrointestinal endoscopy, prioritizing the safety and well-being of healthcare workers and patients. Methods A modified Delphi approach was employed to achieve consensus over three rounds of surveys. Proposed statements were generated in Round 1. In the second round, panelists rated potential statements on a 5-point scale, with consensus defined as ≥80% agreement. Statements were subsequently prioritized in Round 3, using a 1 (lowest priority) to 10 (highest priority) scale. Results Forty-six experts participated, consisting of 34 therapeutic endoscopists and 12 endoscopy nurses from six continents, with an overall 45.6% female representation (n = 21). Forty-three item statements were generated in the first round. Of these, 31 statements achieved consensus after the second round. These statements were categorized into General Considerations (n = 6), Education (n = 10), Pregnancy (n = 4), Family Planning (n = 2), Patient Safety (n = 4), and Staff Safety (n = 5). In the third round, accepted statements received mean priority scores ranging from 7.28 to 9.36, with 87.2% of statements rated as very high priority (mean score ≥ 9). Conclusions This study presents consensus-based statements for safe and effective use of fluoroscopy in gastrointestinal endoscopy, addressing the well-being of healthcare workers and patients. These consensus-based statements aim to mitigate risks associated with radiation exposure while maintaining benefits of fluoroscopy, ultimately promoting a culture of safety in healthcare settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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