Endocuff Vision improves adenoma detection rate in a large screening-related cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Endocuff Vision (ECV) increases adenoma detection rate (ADR) in randomized clinical trials; however, observational effectiveness data are lacking. We evaluated the effectiveness, safety, and practical aspects of ECV use in a large screening-related real-world cohort. Patients and methods In this observational study, patients undergoing screening-related colonoscopy from November 2018 to April 2019 comprised the baseline period, and those undergoing it from June to November 2019 comprised the ECV period, where ECV use was discretionary. The primary outcome was ADR, compared: 1) between ECV use and standard colonoscopy across both periods; and 2) between time periods. Secondary outcomes included indication-specific ADR, sessile serrated ADR (SSADR), cecal intubation rate (CIR), procedure times, patient comfort scores, and sedation use. Multilevel logistic regression was performed, yielding adjusted odds ratios (AOR) with 95 % confidence intervals (CIs). Results In 15,814 colonoscopies across both time periods, ADR was 46.7 % with standard colonoscopy and 54.6 % when ECV was used (P < 0.001). Endoscopists used ECV in 77.6 % of procedures in the ECV period, during which overall ADR rose to 53.2 % compared to 46.3 % in the baseline period (P < 0.001). ECV use was significantly associated with higher ADR (AOR 1.24, 95 % CI 1.10 to 1.40) after adjusting for relevant covariates including time period. ECV use did not result in lower CIR, longer procedure time, increased sedation use, or poorer comfort scores. Conclusions ECV use is associated with improved ADR without negatively impacting other key procedure and patient-related factors. Future studies should evaluate the cost-effectiveness of incorporating ECV into routine screening-related practice.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».