A114 INTERRATER RELIABILITY BETWEEN ENDOSCOPISTS USING LOW-COST SIMULATED POLYPS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The identification and removal of polyps are essential skills as they remove premalignant lesions found ad hoc during colonoscopy. Simulation training helps with trainee learning curves and help train novices in polyp identification and polypectomy skills acquisition. The cost of simulators, however, limits trainee access to simulation-based training. Aims To determine the interrater reliability between endoscopists in identifying the Paris Classification of low-cost simulated polyps. Methods Using the Paris classification, novel simulated polyps with various morphologies were developed. 5 endoscopists of varying experience levels (1 expert (>1000 endoscopies), 2 intermediates (500-1000 endoscopies), and 2 novices (<500 endoscopies)) completed a knowledge test. The knowledge test showed images of simulated polyps and the endoscopists identified the Paris classification (Figure 1). The primary outcome measure was the interrater reliability between endoscopists during the knowledge test. A two-way random effects intraclass correlation coefficient (ICC), with absolute agreement between the raters was used to estimate the interrater reliability. Another outcome measure was content validity which was assessed via survey completed by 3 experts and 21 novice endoscopists during a previous simulation course. Results The raters correctly identified all 1p polyps. The Average Measures ICC between all 5 raters was 0.961 (95% CI: 0.93-0.98) indicating excellent reliability. One rater correctly identified all 1s polyp and was removed from ICC analysis due to lack of variance. The Average Measures ICC for 1s polyps was 0.524 (95%CI: 0.15-0.76) indicating moderate reliability. All errors were misidentification of 1s for 2a polyps. The survey showed content validity in terms of setup, usefulness in trainee programs, realism, and perceived trainee improvement. Conclusions Excellent reliability for 1p polyps suggests its usefulness for training polypectomy. Further work is needed to differentiate 1s polyps from 2a polyps. A limitation to interrater reliability is the use of images instead of videos in the knowledge test. The content validity of the polyps suggests practicality for low-cost training to achieve trainee improvement. Further studies are needed to assess other polyp classifications and correlate endoscopist experience level with ability to identify the simulated polyps. Knowledge Test Scores of 5 Endoscopists ICC, intraclass correlation coefficient. (*)excluded from ICC analysis due to lack of variance. Figure 1. Simulated gel polyps based on Paris classification A-B) 1p, C-D) 1s. 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 | 0,046 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».