International Validation of a Novel PEACE Scale to Improve the Quality of Upper Gastrointestinal Mucosal Inspection During Endoscopy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The performance of a high quality esophagogastroduodenoscopy (EGD) is dependent on the mucosal cleanliness. Recently, the Polprep: Effective Assessment of Cleanliness in EGD (PEACE) scale was created to assess the degree of mucosal cleanliness during EGD. The aim of this study was to validate this scoring system in a cohort of international endoscopists. METHODS: In total, 39 EGD videos, with different degrees of mucosal cleanliness were retrieved from a previously conducted prospective trial. All experts rated the cleanliness of the mucosa on each video using the PEACE scale. To evaluate agreement of all scores (0-3), intraclass correlation coefficient 2.1 was used. The agreement on adequate (scores 2 and 3) and inadequate (scores 0 and 1) cleanliness was assessed using kappa values. RESULTS: Videos evaluating esophagus, stomach, and duodenum cleanliness were reviewed by 16 endoscopists. The PEACE scores demonstrated good agreement (intraclass correlation coefficient 0.82, 95% CI 0.75-0.89), especially for esophagus (0.84; 95% CI 0.71-0.95) and stomach (0.81; 95% CI 0.69-0.91), while agreement was moderate for the duodenum (0.69; 95% CI 0.51-0.87). The agreement was similar between Eastern (0.86; 95% CI 0.79-0.92) and Western experts (0.80; 95% CI 0.72-0.88). Similarly, agreement regarding adequate cleanliness was comparable between Eastern (0.70; 95% CI 0.55-0.85) and Western (0.74; 95% CI 0.64-0.84) endoscopists being overall 0.75 (95% CI 0.65-0.85). DISCUSSION: The PEACE scoring system is a simple and reliable scale to assess the cleanliness during EGD. The score is now validated among international experts with high concordance, justifying its use in clinical practice.
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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 | 0,026 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».