Vorhersage der Histologie von Diminutiven/kleinen Polypen: Didaktisches vs. computerbasiertes Training

Die Koloskopie ist der Goldstandard für das Screening auf Darmkrebs und den Nachweis von Vorstufen von Darmkrebs (Polypen). Früherkennung von Polypen, ermöglicht endoskopische Entfernung und damit Reduktion von Darmkrebs. Mit Verbesserungen in der Technologie erkennen Endoskopiker mehr Läsionen im Darm, wobei die Mehrheit klein/winzig ist

Diese neuartigen Technologien haben sich gegenüber der Standard-Weißlicht-Endoskopie als überlegen erwiesen, wobei NBI am umfassendsten untersucht wurde. Eine systematische Analyse von 6 Studien mit >500 Polypen ergab eine gepoolte Sensitivität von 92 %, Spez. 86 %, Genauigkeit von 89 % bei der Unterscheidung zwischen neoplastischen und nicht-neoplastischen Läsionen bei Verwendung von NBI. Vergleichsstudien zwischen NBI und Weißlichtendoskopie (WLE) haben gezeigt, dass NBI besser zwischen neoplastischen und nicht-neoplastischen Läsionen unterscheiden kann. Ähnliche Ergebnisse wurden mit i-Scan gefunden, mit Leistungen, die besser als WLE sind und wie NBI der Chromoendoskopie ähneln (eine Technik, bei der Farbstoff über die Darmschleimhaut gesprüht wird, was zeitaufwändig und kostspielig ist). BLI ist eine neuere Bildgebungsplattform, die nach aktuellen Erkenntnissen bei der Differenzierung von Polypen (neoplastisch gegenüber nicht-neoplastisch) mit einer Genauigkeit von 95,2 % wirksam ist, und im Vergleich zur Weißlicht-Endoskopie war die Übersehensrate von Adenomen bei BLI signifikant niedriger (1,6 % versus 10,0 % p = 0,001).

Um zwischen neoplastischen und nicht-neoplastischen Läsionen zu charakterisieren, wurden endoskopische Bewertungssysteme entwickelt, um Endoskopiker zu unterstützen. Beispiele sind NICE (NBI International Colorectal Endoscopic).

Kürzlich haben Iacucci et al. ein vereinfachtes Klassifizierungssystem (SIMPLE – Simplified Identification Method for Polyp Labeling during the Endoscopy) für die optische Diagnose von kleinen und winzigen Adenomen, SSA/Ps und hyperplastischen Polypen unter Verwendung des neu eingeführten OE-iSCAN-Systems entwickelt, das einen hohen Wert erreicht hat Grad der diagnostischen Genauigkeit für die Diagnose kleiner/winziger Polypen. Darüber hinaus haben sie gezeigt, dass ein Schulungsmodul zur SIMPLE-Klassifizierung zu einem Gesamtgegenwartswert von 91,3 % führte. Dieses benutzerfreundliche Klassifizierungssystem kann von erfahrenen und unerfahrenen Gastroenterologen auf mehreren Endoskopie-Bildgebungsplattformen verwendet werden, um neoplastische von nicht-neoplastischen Polypen zu unterscheiden. Ein Klassifikationssystem, das kürzlich von Bisschops R et al unter Verwendung von BLI entwickelt wurde und BASIC (BLI Adenoma Serrated International Classification) genannt wird. Dabei werden die Polypenoberfläche, das Erscheinungsbild der Gruben und die Gefäße berücksichtigt, was sich in Fachkreisen als sehr übereinstimmend erwiesen hat.

In den Händen von Experten, die das NBI-NICE-Klassifikationssystem verwenden, wurden Genauigkeiten von 98,9 %, Sensitivität 98 %, Spezifität 100 %, NPV 97,7 % und PPV 100 % nachgewiesen, wenn die Diagnose mit hoher Zuverlässigkeit gestellt wurde. Wesentlich für die angenommene Verwendung dieser Klassifikationen ist die Schulung für Endoskopiker, sowohl für erfahrene als auch für diejenigen, die sich in der Ausbildung befinden. Es gibt gute Beweise dafür, dass es bei der Verwendung von NBI eine kurze Lernkurve gibt. In einer Studie, in der ein selbstverwaltetes computerbasiertes Schulungsmodul verwendet wurde, konnten gemeindebasierte Gastroenterologen (Nicht-Experten) einen hervorragenden NPV von > 90 % erreichen, blieben jedoch hinter anderen Anforderungen zurück (Vorhersage von Überwachungsintervallen). Ähnlich wie bei NBI wurde die Lernkurve beim Erwerb der Fähigkeiten zur Unterscheidung zwischen hyperplastischen und adenomatösen Läsionen mit i-Scan untersucht. Eine frühe Studie von Neumann et al. zeigte eine schnelle Lernkurve, bei der 4 Endoskopiker ohne vorherige Erfahrung mit i-scan eine Genauigkeit von mindestens 85 % erreichten, nachdem sie 67–110 Läsionen (mit individuellem Feedback) nach einer einstündigen Unterrichtseinheit zum Pit-Muster überprüft hatten Analyse.

Es gibt Versuche, das effektivste Trainingsinstrument und die effektivste Methode zu finden, um Laien beizubringen, wie Läsionen effektiv charakterisiert werden können. Studien haben Standbilder von Läsionen verwendet, dies ist jedoch begrenzt, da es nicht die Praxis im wirklichen Leben widerspiegelt, da es keine Ansichten aus verschiedenen Blickwinkeln zulässt. Es wird angenommen, dass Videos die reale Praxis so nah wie möglich simulieren. Eine Studie mit Videos hat gezeigt, dass Auszubildende Genauigkeiten von 90 % erreichen konnten.

In jüngerer Zeit versuchte Rastogis Gruppe herauszufinden, welche Trainingsmethode bei der Vorhersage von Diminutiv-Polyphistologie bei Auszubildenden effektiver war: didaktisches Face-to-Face-Training im Vergleich zu computerbasiertem Selbstlernen. Die Teilnehmer wurden randomisiert, um entweder eine didaktische Schulung in Form einer Schulung im Klassenzimmer oder ein Selbstlernen mit computergestütztem Material zur Charakterisierung von Polypen mit NBI zu erhalten. Die Auszubildenden überprüften 40 Videos von winzigen Polypen, wobei die Histologie enthüllt und erklärt wurde. Beide Gruppen erhielten weitere 40 Videos zum Testen. Diese Studie ergab, dass diejenigen, die in der didaktischen Gruppe unterrichtet wurden, Polypen mit höherem Vertrauen charakterisierten, aber die Gesamtleistung war in beiden Gruppen ähnlich. Die Genauigkeit und Sensitivität waren in der Selbstlerngruppe etwas besser (93,9 % vs. 85,7 % p 0,01 bzw. 95,0 % vs. 86,9 %; p 0,03) bei den Polypen, die mit hoher Zuverlässigkeit bewertet wurden. Diese Studie zeigt, dass ein computerbasiertes Trainingsmodul in der didaktischen Ausbildung genauso effektiv sein kann, vielleicht eine Reflexion über die Menge an Online-Selbstlern-Auszubildenden, denen sie ausgesetzt sind.

Die Forscher zielen darauf ab, Teilnehmer zu rekrutieren, um entweder eine didaktische Präsenzschulung oder ein selbstgesteuertes computergestütztes Lernen zu erhalten, wobei den Teilnehmern beigebracht wird, wie Läsionen unter Verwendung der NICE-, BASIC- und SIMPLE-Klassifikation zu charakterisieren sind. Die Ermittler wollen Auszubildende, unerfahrene Endoskopiker und erfahrene Endoskopiker rekrutieren, um die verschiedenen Gruppen zu vergleichen. Vor- und Nachschulungsbewertungen werden durchgeführt, damit wir die Auswirkungen der Schulung untersuchen können, die aus 40-60 Videos (gleicher Anteil von NBI, iScan OE und BLI) in der Vorschulungsbewertung und 40-60 Videos ( unterschiedlicher Satz von Videos, aber auch gleiche Anteile von NBI, iScan OE und BLI) in der Bewertung nach dem Training. Eine Nachuntersuchung wird nach 6 Monaten durchgeführt, um die Beibehaltung der Fähigkeiten und die Nachhaltigkeit der Charakterisierung von Dickdarmpolypen unter Verwendung der optischen Diagnosetechniken zu bewerten. Eine vorhandene Bibliothek mit NBI- und OE-iScan-Videos wird verwendet, und weitere Videos werden während routinemäßiger Koloskopien gesammelt, wobei die Patienten der Verwendung der Bilder für Lehrzwecke zustimmen.

Die Forscher gehen davon aus, dass nach dem Trainingsmodul eine Verbesserung der Leistung zwischen den Bewertungen vor und nach dem Training eintritt. Die Forscher gehen auch davon aus, dass es keinen Unterschied zwischen der didaktischen Präsenzgruppe und der Selbsttrainingsgruppe geben wird.

Dies ist eine wichtige Studie, da eine bessere Charakterisierung kleiner Polypen in der Zukunft möglicherweise zu einer Strategie des „Resezierens und Verwerfens“ führen könnte. Dazu gehört die Charakterisierung kleiner oder winziger Polypen (

Diese Studie ist einzigartig, da sie die Auswirkungen des Schulungsmoduls auf verschiedene Teilnehmergruppen (Neulinge, Schulungen und erfahrene Endoskopiker) unter Verwendung mehrerer endoskopischer Plattformen (NBI, i-Scan OE und BLI) auf multizentrischer, internationaler Ebene untersucht. Es wird uns ermöglichen zu beurteilen, ob das Trainingsmodul die Leistung unter Verwendung verschiedener Bildgebungsmodalitäten verbessert.