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Enregistrement W4407284980 · doi:10.1093/jcag/gwae059.039

A39 IMPACT OF AN ENDOSCOPIC OPTICAL DIAGNOSIS COURSE ON GASTROINTESTINAL NEOPLASM CHARACTERIZATION SKILLS AMONG TRAINEE ENDOSCOPISTS

2025· article· en· W4407284980 sur OpenAlexaffabout
William T. Tran, Nikko Gimpaya, Rishad Khan, Catharine M. Walsh, Lawrence Hookey, Mandip Rai, Samir C. Grover, Robert Bechara

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensQueen's UniversitySickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Set (abstract data type)MedicinePsychologyGeneral surgeryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Real-time endoscopic optical diagnosis involves detailed visualization of the digestive mucosal and microvascular pattern, allowing for prediction of histology. This is advantageous as it can guide endoscopic resection decisions, surgical referrals and provide cost savings to histopathology. There is, however, no standardized or widely implemented curriculum for endoscopists or trainees to learn optical diagnosis skills. Aims To evaluate the impact of a course for the optical diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), early gastric cancer (EGC), Barrett’s esophagus (BE), and colorectal polyps Methods 19 gastroenterology trainees were invited to the 2-day course in Kingston, Canada. Number of procedures previously performed was recorded. The impact of the course on lesion diagnosis accuracy was evaluated using a pre-test, immediate post-test, and delayed post-test administered 6 weeks after the course. A repeated measures ANOVA was performed to compare the mean score (%) between the three tests. Results 13 trainees completed all the tests (Table 1). Mean score % values for the overall tests and test scores for esophageal, gastric, and colon lesions were summarized on Table 1. The repeated measures ANOVA determined that the mean score % had a statistically significant difference between the three tests (F (2,24)=5.63, P=0.01). Pairwise comparisons revealed that there was a statistically significant increase in mean scores between pre- and post-tests (13.86 (95% confidence interval (CI) of 4.36 to 23.33), p<0.01) with no significant difference between post and delayed post-tests (8.46 (95% CI of -0.12 to 17.04), p>0.05) (Figure 1). The mean correct % from the delayed post-test was higher than the pre-test but there was no statistical significance (5.39 (95% CI of -3.72 to 14.49), p>0.05). Conclusions This novel optical diagnosis course improved trainee accuracy in diagnosing ESCC, EGC, BE and colorectal polyps. Learning retention was evident, with no significant score difference between immediate and delayed post-tests. This study was limited by the low sample size and low number of test items. Further investigation is required to validate the course for international trainees and explore its clinical transferability. Demography and Mean Score % Figure 1. Mean score %. (*) denotes p<0.05. Funding Agencies None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,255 · 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'admission2
Résumé présentoui

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