Computer-assisted optical diagnosis of colorectal polyps up to 10 mm
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computer-aided diagnosis (CADx) of colorectal polyps during colonoscopy could replace pathology for certain polyps. This study aimed to evaluate CADx-assisted optical diagnosis for polyps of ≤10 mm in the context of established quality benchmarks. Methods: We performed a post-hoc analysis of a randomized controlled trial evaluating assistive versus autonomous computer-aided optical diagnosis. Our primary outcome was achievement of the American Society for Gastrointestinal Endoscopy PIVI1 threshold for resect-and-discard implementation when CADx was used for polyps ≤3 mm. Secondary outcomes included PIVI1 threshold achievement when using CADx with a size cutoff of ≤5 mm and ≤10 mm, as well as diagnostic performance and prevalence of advanced histology across the polyp size groups. Results: We included 313 patients with a total of 463 polyps of ≤10 mm undergoing optical diagnosis with CADx assistance. Compared with pathology-based intervals, surveillance interval agreement was 94.6% (95%CI 91.3%–96.7%), 89.5% (95%CI 85.4%–92.5%), and 85.9% (95%CI 81.5%–89.5%) when CADx was used with size cutoffs ≤3 mm, ≤5 mm, and ≤10 mm, respectively. The diagnostic accuracy of CADx-assisted optical diagnosis was 76.2%, 76.6%, and 72.5% for polyps sized ≤3 mm, >3 to ≤5 mm, and >5 to ≤10 mm, respectively. The negative predictive value for rectosigmoid adenomas was >90% for all size groups (PIVI2). The prevalence of advanced or serrated pathology was higher in polyps >3 mm, which resulted in a higher number of incorrectly assigned surveillances intervals. Conclusions: In our study, CADx-assisted optical diagnosis met the resect-and-discard PIVI1 threshold only with a size cutoff of ≤3 mm, and the diagnose-and-leave PIVI2 threshold for polyps ≤10 mm.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».