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Enregistrement W4408907696 · doi:10.1136/bmjmed-2025-001446

Benefits, burden, and harms of computer aided polyp detection with artificial intelligence in colorectal cancer screening: microsimulation modelling study

2025· article· en· W4408907696 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNorges ForskningsrådEuropean Commission
Mots-clésColonoscopyMedicineColorectal cancerColorectal cancer screeningPsychological interventionGuidelinePopulationGrading (engineering)Incidence (geometry)Cancer screeningInternal medicineCancerPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To estimate the benefits, burden, and harms of implementing computer aided detection (CADe) of polyps in colonoscopy of population based screening programmes for colorectal cancer. Design: Microsimulation modelling study. Setting: Cost effectiveness working package in the OperA (optimising colorectal cancer prevention through personalised treatment with artificial intelligence) project. A parallel guideline committee panel (BMJ Rapid recommendation) was consulted in defining the screening interventions and selection of outcome measures. Population: Four cohorts of 100 000 European individuals aged 60-69 years. Intervention: The intervention was one screening of colonoscopy and a screening of colonoscopy after faecal immunochemical test every other year with CADe. The comparison group had the same screening every other year without CADe. Main outcome measures: Benefits (colorectal cancer incidence and death), burden (surveillance colonoscopies), and harms (colonoscopy related adverse events) over 10 years were measured. The certainty in each outcome was assessed by use of the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) approach. Results: For 100 000 individuals participating in colonoscopy screening, 824 (0.82%) were diagnosed with colorectal cancer within 10 years without CADe versus 713 (0.71%) with CADe (risk difference -0.11% (95% CI -0.43% to 0.21%)). For faecal immunochemical test screening colonoscopy, the risk was 5.82% (n=5820) without CADe versus 5.77% (n=5770) with CADe (difference -0.05% (-0.33% to 0.15%)). The risk of surveillance colonoscopy increased from 26.45% (n=26 453) to 32.82% (n=32 819) (difference 6.37% (5.8% to 6.9%)) for colonoscopy screening and from 52.26% (n=52 263) to 53.08% (n=53 082) (difference 0.82% (0.38% to 1.26%)) for faecal immunochemical test screening colonoscopy. No significant differences were noted in adverse events related to the colonoscopy between CADe and no CADe. The model estimates were sensitive to the assumed effects of screening on colorectal cancer risk and of CADe on adenoma detection rates. All outcomes were graded as low certainty. Conclusion: With low certainty of evidence, adoption of CADe in population based screening provides small and uncertain clinical meaningful benefit, no incremental harms, and increased surveillance burden after screening.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,291 · 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