A37 OPTIMIZING ENDOSCOPIC SCHEDULING USING THE SMSA SCORE FOR ENDOSCOPIC MUCOSAL RESECTION.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Colonoscopies prevent colorectal cancer (CRC) by detecting and removing neoplastic polyps. Complex polyps (CP) pose many challenges. While endoscopic mucosal resection (EMR) is the standard treatment, its procedure time is unpredictable, leading to scheduling inefficiencies. The SMSA (Size, Morphology, Site, Access) score helps classify CP and predict clinical risks but has never been used as a predictor of procedural time. A tool to predict EMR duration is needed to improve efficiency in resource-limited settings. Aims We aim to assess if the SMSA and SMSA+ scores can predict procedural time and to determine whether the specific domains of the score, as well as additional pre-procedure factors, are associated with increased procedural duration. Methods We conducted a retrospective cohort study at a tertiary-care center in Sherbrooke, Canada, involving consecutive adult patients who underwent EMR for CP between November 2020 and August 2024. The primary outcome is to evaluate if the SMSA and SMSA+ scores can estimate procedure duration. Secondary outcomes include identifying variables associated with procedure time. Data on demographics, polyp characteristics, procedure details, and adverse events were collected and analyzed using descriptive statistics and regression models. Results A total of 100 patients were included (mean age: 67.9 ± 9.3, 53% female, Charlson score: 3.62 ± 1.98), The distribution of SMSA scores was as follows: Score 1: 0%; Score 2: 10.0% (mean time: 48.1 ± 15.3 mins); Score 3: 37.0% (mean time: 54.1 ± 15.7), and Score 4: 53.0% (mean time: 74.2 ± 30.5). The SMSA+ was distributed as score 0: 16.3% (mean time: 56.3 ± 16.4) and score 1: 83.7% (mean time: 66.3 ± 28.6). A mean of 2.3 ± 2.3 additional cold snare polypectomies were performed during the procedure with a similar distribution across all scores. Regression model indicated that both the SMSA score (P=13.3, t=3.0, p<0.01) and intra-procedural complications (P=29.9, t=3.9, p<0.01) were significant predictors of procedure time. Age, sex, Charlson score, fibrosis, fragmented specimen, and EMR technique did not significantly contribute to procedural time. Further analysis revealed that only the size domain of the SMSA score was associated with procedural duration (P=4.45, t=3.3, p<0.01). The SMSA+ score was not predictive of procedural time. Conclusions The SMSA score, especially the size domain, is a useful predictor of EMR procedural time, while the SMSA+ score does not predict duration. These findings suggest that incorporating the SMSA score into clinical practice could enhance scheduling efficiency. However, further studies using multicenter data is needed to explore additional factors. Funding Agencies None
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».