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Enregistrement W4408895066 · doi:10.1055/s-0045-1805464

Accuracy of diminutive colorectal polyp diagnosis when using pathology alone, computer aided characterisation alone or a combined approach

2025· article· en· W4408895066 sur OpenAlexaff
Roupen Djinbachian, Heiko Pohl, DK Rex, Alan Barkun, C Hassan, Daniel von Renteln

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiminutiveColorectal PolypRadiologyPathologyGeneral surgeryInternal medicineColorectal cancerColonoscopyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Multiple steps between polyp detection and obtaining a final pathology report can result in an incorrect diagnosis. These steps include resection and retrieval, during which specimens may fracture or be lost, followed by processing (embedding and sectioning) in the pathology laboratory, and final analysis, all of which can lead to errors and misdiagnoses. These steps have previously not been taken into account when estimating the true accuracy of pathology within an “intention-to-diagnose” framework. Intra-colonoscopy computer-aided characterization (CADx) has emerged as an alternative strategy and has the benefit of not requiring specimen retrieval and handling. We were interested in pragmatically comparing Pathology-based diagnosis to CADx from an “intention-to-diagnose” framework. Methods We conducted a post-hoc analysis of a prospective clinical study. Primary outcome was accuracy in polyp diagnosis when using CADx or pathology alone, taking into account the impact of non-resection, non-retrieval, and misdiagnosis when using pathology. Secondary outcome was the accuracy of a combined strategy where CADx is used for arbitration of cases that could not be diagnosed in pathology. For the pathology strategy, unresected polyps, unretrieved polyps, polyps not received in pathology, and diagnoses of “mucosal fold” were considered incorrect. In cases of “mucosal fold” diagnosis, 3 expert endoscopists (HP, DKR, CH) evaluated videos of these lesions to confirm whether a polyp was truly present. For the CADx strategy, accuracy was compared to pathology as gold standard when pathology was available and extrapolated to the polyps with no pathology diagnosis. Results A total of 467 diminutive polyps in 269 consecutive patients were included. Pathology, when taking into account cases where diagnosis could not be obtained (not resected, not retrieved, not received by pathology lab) and cases with inaccurate diagnosis (mucosal fold with 3 expert endoscopist video confirmation of the presence of polyp), had an estimated accuracy of 77.1% (95%CI 73.0-80.8). We found that CADx resulted in an accurate diagnosis in 74.7% (95%CI 69.7-79.3) when used alone. Inaccurate diagnoses in the pathology strategy were: 1.7% not resected due to losing sight of the polyp during endoscopy or other factors, resulting in no available histologic information; 6.4% retrieved despite attempts at retrieval; 1.1% were retrieved but not received by the pathology unit; and 13.7% were diagnosed as normal mucosa/mucosal folds. When using a combined approach of pathology with CADx for arbitration, the accuracy increased to 94.2%. Conclusions Our findings indicate that using pathology alone for diagnosis of colorectal polyps leads to unavailable or inaccurate diagnosis in 22.9% of cases with an overall accuracy of only 77%. Comparatively, CADx alone showed similar accuracy as diagnosis can be performed in all detected polyps. A combined approach allowed for the highest diagnostic accuracy. Publication History Article published online: 27 March 2025 © 2025. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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