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Enregistrement W4410113944 · doi:10.1111/den.15034

Artificial intelligence and colorectal neoplasia detection performances in patients with positive fecal immunochemical test: Meta‐analysis and systematic review

2025· review· en· W4410113944 sur OpenAlexaff
Marco Spadaccini, Cesare Hassan, Yuichi Mori, Natalie Halvorsen, Antonio Z. Gimeno‐García, Hirotaka Nakashima, Antonio Facciorusso, Harsh K. Patel, Giulio Antonelli, Kareem Khalaf, Tommy Rizkala, Daryl Ramai, Emanuele Rondonotti, Shunsuke Kamba, Roberta Maselli, Loredana Correale, Michael Bretthauer, Pradeep Bhandari, Prateek Sharma, Douglas K. Rex, Alessandro Repici

Notice bibliographique

RevueDigestive Endoscopy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineColonoscopyAdenomaConfidence intervalRandomized controlled trialMeta-analysisInternal medicineIncidence (geometry)GastroenterologyPopulationRelative riskColorectal adenomaColorectal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The combination of fecal immunochemical test (FIT) followed by colonoscopy has established itself as one of the preferred population-based screening strategies. Despite extensive exploration of various techniques and technologies, their impact on adenoma detection rate has shown inconsistency across studies in this specific setting "FIT+ population." We aimed to assess the impact of the computer-aided detection (CADe) system in all randomized trials focused on this subpopulation. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and Scopus databases until September 2023 for randomized controlled trials reporting diagnostic accuracy of CADe systems for detection of colorectal neoplasia. The primary outcome was pooled adenoma detection rate, and secondary outcomes were adenoma per colonoscopy, advanced adenoma per colonoscopy, serrated lesions, and nonneoplastic per colonoscopy. RESULTS: Ten randomized trials on 5421 patients were included. Adenoma detection rate was higher in the CADe group than in the standard colonoscopy group (0.62 vs. 0.52; relative risk 1.19; 95% confidence interval 1.08-1.31). CADe also resulted in higher detection performances of both adenomas (incidence rate ratio 1.16; 95% confidence interval 1.09-1.24) and serrated lesions (incidence rate ratio, 1.20; 95% confidence interval 1.05-1.38) at per-polyp analysis. No differences were found for advanced adenomas between the groups. On the other hand, more nonneoplastic polyps were removed in the CADe than the standard group (0.45 vs. 0.34; mean difference 0.06; P = 0.026) in a comparable inspection time. CONCLUSIONS: The use of CADe during colonoscopy results in an increased detection of adenomas, and serrated lesions, in a FIT+ setting. The impact on advanced adenomas was not significant. Higher rates of unnecessary removal of nonneoplastic polyps were also reported.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,022
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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