MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406703604 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.0532

P0358 The effects of reading experience on small intestine capsule endoscopy scoring of Crohn’s disease

2025· article· en· W4406703604 sur OpenAlexaboutno aff
Haruka Wada, Teppei Omori, Tatsuya Mitsui, Mari Hayashida, Minoru Matsuura, Tadakazu Hisamatsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCapsule endoscopyCrohn's diseaseCapsuleEndoscopyGastroenterologySmall intestineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Small bowel capsule endoscopy (SBCE) is a less invasive modality for the evaluation of small bowel lesions in Crohn’s disease (CD). The CD small bowel lesions that are visualized include inflammation and stenosis, and standardized scores are used for objective assessment of activity. On the other hand, it is not clear whether experience or individual differences influence the scoring. We assessed the correlation of each investigator and interobserver agreement in the SBCE scores. Methods Retrospective study including 15 CD patients who underwent SBCE from 2015 to 2022 after confirming patency with a patency capsule. The patient information was blinded and assessed independently by three physicians, with no experience reading SBCE (Beginner A), less than 10 years of experience (Intermediate B), and more than 10 years of experience (Expert C). The activity of inflammation was calculated independently by individual physicians according to Lewis score (LS), capsule endoscopy Crohn’s disease activity index (CECDAI), and Crohn’s disease activity in capsule endoscopy (CDACE). The correlation was compared between the scores for each investigator individually. The interobserver agreement of scores between physicians (A to C) and those with at least 10 years of reading experience and at least 500 SBCE scoring experiences (Expert D as standard control) for LS > 350 and CDACE > 420 scores, which have been reported to predict relapse outcome, were compared using kappa coefficients for each. The correlation between LS, CECDAI, and CDACE scores and Harvey-Bradshaw index (HBI) and CRP was assessed by Expert D as the standard. Results Seven male patients, median age (min-max) 21 (14-72) years, disease duration 4 (2-38) months, HBI 3 (0-9), Montreal Classification B1: 14 (93.3%), B2: 1 (6.7%), L1: 4 (26.7%), L3: 11 (73.3%). Reading time differed significantly among readers, with the beginner taking the longest (median reading time of 60 minutes for the beginner, p<0.0001). The correlation between each score per investigator regardless of experience was good, with the highest correlation between CECDAI and CDACE (Beginner A: ρ=0.87, Intermediate B: ρ=0.90, Expert C: ρ=0.93, Expert D: ρ=0.91, Spearman’s rank correlation coefficient). All physicians (A to C) showed moderate to high concordance (kappa coefficient 0.47 to 0.84) with Expert D for CDACE > 420. However, all physicians (A to C) did not show agreement with Expert D (kappa coefficient -0.05 to 0.11) for LS>350. There is no correlation was found between each score and HBI or CRP. Conclusion Reading time was affected by experience of SBCE, but the intraobserver correlation of each score was observed regardless of years of experience. Interobserver agreement was higher in CDACE compared to LS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Crohn s and ColitisMême sujetGastrointestinal Bleeding Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207