Virtual scale endoscope versus snares for accuracy of size measurement of smaller colorectal polyps: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate measurement of polyp size during colonoscopy is crucial for informing clinical decisions such as resection technique and surveillance scheduling. This study aimed to compare the accuracy of polyp size measurement when using a virtual scale endoscope (VSE) or snare-based polyp size measurement. Methods: This randomized controlled trial enrolled 221 patients undergoing screening, surveillance, or diagnostic outpatient colonoscopies. Study subjects were randomized to have polyps detected during the colonoscopy measured for size either using the VSE or a snare of known size to estimate the size of each polyp. All polyps were measured for reference size directly after their removal from the colon using a digital caliper and before formalin fixation. Results: 93 polyps were included in the VSE group and 102 in the snare group. The VSE demonstrated significantly higher relative accuracy (80.0% [95%CI 77.0%–82.9%]) compared with snare-based size estimation (66.4% [95%CI 62.4%–70.5%]; P < 0.001). Misclassification rates were lower with the VSE for polyps >2 mm (13.1% vs. 39.3%) and >3 mm (22.6% vs. 55.4%). For diminutive polyps, the VSE better prevented misclassification of >5 mm polyps as 1–5 mm (21.4% vs. 73.0%). The VSE also outperformed snare-based estimation in measuring within 10% of the reference standard size (30.1% vs. 18.6%) and had lower rates of size underestimation (36.5% vs. 65.7%). Conclusions: Using the VSE improves the accuracy of polyp size measurement during colonoscopy in comparison with snare-based size estimation. In clinical scenarios, the VSE reduced misclassifications at clinically relevant size thresholds 2, 3, and 5 mm, which is relevant for the correct choice of polypectomy technique or when implementing resect-and-discard strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».