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Enregistrement W4395053108 · doi:10.1055/s-0044-1783164

Lack of Effectiveness of Computer Aided Detection for Colorectal Neoplasia: A Systematic Review and Meta-analysis of Non-Randomized Studies

2024· review· en· W4395053108 sur OpenAlexaff
Harsh K. Patel, Cesare Hassan, Tommy Rizkala, Dhruvil Radadiya, Piyush Nathani, Masashi Misawa, M. Roberta, Giulio Antonelli, Marco Spadaccini, Kareem Khalaf, Antonio Facciorusso, Kevin Douglas, Alessandro Repici, Prateek Sharma

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisRandomized controlled trialMEDLINESystematic reviewMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Benefits of computer-aided detection (CADe) in detecting colorectal neoplasia were shown in many randomized trials where endoscopists’ behavior was strictly controlled. However, the effect of CADe on endoscopists’ performance in less-controlled setting is unclear. This systematic review and meta-analyses were aimed at clarifying benefits and harms of using CADe in real-world colonoscopy. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane and Google Scholar from inception to August 20, 2023. We included non-randomized studies that compared the effectiveness between CADe-assisted and standard colonoscopy. Two investigators independently extracted study data and quality. Pairwise meta-analysis was performed utilizing Risk ratio (RR) for dichotomous variables and mean difference (MD) for continuous variables with a 95% confidence interval (95% CI). Results Eight studies were included, comprising 9,782 patients (4569 with CADe and 5213 without CADe). Regarding benefits, there was neither a difference in adenoma detection rate (44% vs 38%; RR 1.11 [95% CI 0.97 – 1.28]) nor mean adenoma per colonoscopy (0.93 vs 0.79; MD 0.14 [-0.04 – 0.32]) between the CADe-assisted and standard colonoscopy, respectively. Regarding harms, there was no difference in the mean non-neoplastic lesions per colonoscopy (8 studies included for analysis, 0.52 vs 0.47; MD 0.14 [95% CI -0.07 – 0.34]) and withdrawal time (6 studies included for analysis, 14.3 vs 13.4 minutes; MD 0.8 minutes [95% CI -0.18 – 1.90]). There was a substantial heterogeneity, and all outcomes were graded with a very low certainty of evidence. Conclusions CADe in colonoscopies neither improves the detection of colorectal neoplasia nor increases burden of colonoscopy in real-world, non-randomized studies, questioning the generalizability of the results of randomized trials. Publication History Article published online: 15 April 2024 © 2024. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,026
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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