通过插入时间来个性化抽取时间,以实现结肠镜检测腺瘤目标检测率

科学领域:

• 胃肠病学和内镜检查
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究

背景情况:

• 腺瘤检测率 (ADR) 是结肠镜质量的关键指标.
• 根据患者的人口统计和程序因素,ADR存在显著的变化.

研究的目的:

• 确定实现≥25%ADR的独立预测因素.
• 开发结直肠腺瘤的预测风险模型.
• 根据插入时间,提出最佳的禁食时间.

主要方法:

• 追溯分析了830次结肠镜检查,随后在5699名患者的前队列中进行了验证.
• 后勤回归,随机森林 (RF),极端梯度增强 (XGBoost) 和光梯度增强机器 (LightGBM) 用于识别预测因素.
• 结合支持矢量机 (SVM) 和XGBoost的混合预测模型被开发并作为Shiny应用部署.

主要成果:

• 年龄,男性性别,更高的内镜经验和更长的戒断时间被确定为结直肠腺瘤的独立风险因素.
• 预测模型显示了适度的歧视 (AUC:0.61-0.64),表明了进一步改进的潜力.
• 一个名图显示强烈的歧视 (AUC = 0.720) 与强大的校准和决策曲线性能.

结论:

• 一个混合SVM-XGBoost模型,结合了四个关键的内镜因素,被独立验证.
• 该模型可以通过Shiny应用程序访问,为内镜医生提供实时决策支持.
• 建议对该模型进行进一步的改进,以提高其临床实用性和改善内镜检查结果.