Assessing the effectiveness of texture and color enhancement imaging versus white‐light endoscopy in detecting gastrointestinal lesions: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gastrointestinal cancers account for 26% of cancer incidence and 35% of cancer-related deaths globally. Early detection is crucial but often limited by white light endoscopy (WLE), which misses subtle lesions. Texture and color enhancement imaging (TXI), introduced in 2020, enhances texture, brightness, and color, addressing WLE's limitations. This meta-analysis evaluates TXI's effectiveness compared to WLE in gastrointestinal lesion lesion detection. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted per Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Searches of CENTRAL, PubMed, Embase, and Web of Science identified randomized controlled trials and observational studies comparing TXI with WLE. Outcomes included lesion detection rates, color differentiation, and visibility scores. The risk of bias was assessed using the Cochrane ROB 2.0 tool and Newcastle-Ottawa tools, and evidence certainty was evaluated using Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation. Results: Seventeen studies with 16,634 participants were included. TXI significantly improved color differentiation (mean difference: 3.31, 95% confidence interval [CI]: 2.49-4.13), visibility scores (mean difference: 0.50, 95% CI: 0.36-0.64), and lesion detection rates (odds ratio [OR]: 1.84, 95% CI: 1.52-2.22) compared to WLE. Subgroup analyses confirmed TXI's advantages across pharyngeal, esophageal, gastric, and colorectal lesions. TXI also enhanced adenoma detection rates (OR: 1.66, 95% CI: 1.31-2.12) and mean adenoma detection per procedure (mean difference: 0.48, 95% CI: 0.25-0.70). Conclusion: TXI improves gastriontestinal lesion lesion detection by enhancing visualization and color differentiation, addressing key limitations of WLE. These findings support its integration into routine endoscopy, with further research needed to compare TXI with other modalities and explore its potential in real-time lesion detection.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».