Network Meta‐Analysis: Comparison of Endoscopic Dysplasia Detection Technologies in Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel colorectal cancer endoscopic surveillance techniques for inflammatory bowel disease (IBD) have recently been developed. AIMS: Compare the efficacy of currently available techniques for dysplasia detection in colonic IBD. METHODS: We conducted a systematic literature search from inception to March 2024 for randomized controlled trials (RCTs) or prospective cohort studies enrolling adults with IBD and having surveillance colonoscopy for dysplasia screening. Primary outcome was the number of dysplastic lesions (per-lesion analysis). Secondary outcome was the number of patients with dysplasia (per-patient analysis). We assessed endpoints using the frequentist NMA random effect model. RESULTS: We included 25 studies (22 RCTs). 4837 patients met eligibility criteria (850 total dysplastic lesions; 105 with advanced dysplasia). Nine different screening techniques were studied. In per-lesion analysis, dye-based chromoendoscopy (DCE) ranked the highest (83%) per SUCRA ranking. DCE was superior to HD-WLE (OR, 1.78; 95% CI, 1.06-3.00). There were no significant differences between NBI and DCE, HD-WLE with SR or CEM in head-to-head comparisons. In a sub-analysis confined to ulcerative colitis (UC), DCE ranked highest (98%) with per-lesion analysis, and was superior to NBI (OR, 1.69; 95% CI, 1.03-2.77). CONCLUSIONS: HD-WLE-SR, DCE and CEM demonstrated superiority over other techniques for detection of dysplasia in colonic IBD. DCE was superior for dysplasia detection in colonic IBD. DCE was superior to HD-WLE in colonic IBD. DCE was the best technique in UC. Further studies to compare HD-WLE-SR and NBI with DCE are warranted to ascertain performance equivalency and define the optimal surveillance technique.
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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 | 0,025 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».