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Enregistrement W4407285897 · doi:10.1093/jcag/gwae059.114

A114 INTERRATER RELIABILITY BETWEEN ENDOSCOPISTS USING LOW-COST SIMULATED POLYPS

2025· article· en· W4407285897 sur OpenAlexaff
A Almneni, James Lisondra, Nikko Gimpaya, Ally Y. Zhao, Daniel Tham, Chandni Pattni, S Jugnundan, Gurmun Singh Brar, Sonia Gupta, Nasruddin Sabrie, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalUniversity of TorontoThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)Computer scienceMedicineReliability engineeringStatisticsMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

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