Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial)

Glissen Brown, J. R.

doi:10.1016/j.cgh.2021.09.009

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CADeT-CS

Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial)

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 232 Patienten mit Screening- oder Überwachungskoloskopie senkte eine zuerst durchgeführte CADe-assistierte Koloskopie die Rate übersehener Adenome bei der Tandem-Koloskopie verglichen mit einer zuerst durchgeführten hochauflösenden Weißlicht-Koloskopie.

N

232Patienten

Design

Multizentrische, einfach verblindete randomisierte Tandem-Koloskopie-Studie, USA

Endpunkt

Rate übersehener Adenome (Adenoma Miss Rate, AMR)

Relevanz

2Wichtig — eine von mehreren Säulen.

ErgebnisAMR 20,12 % vs. 31,25 % (OR 1,80; 95 %-KI 1,08–3,02; p=0,0247) bei 223 analysierten Patienten; Rate übersehener sessiler serratierter Läsionen 7,14 % vs. 42,11 % (p=0,0482); Adenome pro Koloskopie im ersten Durchgang 1,19 vs. 0,90 (p=0,0323). ADR im ersten Durchgang 50,44 % vs. 43,64 % (p=0,3091).

Glissen Brown JR, et al. Clin Gastroenterol Hepatol. 2022;20(7):1499-1507.e4. 10.1016/j.cgh.2021.09.009

Diskussion & Kritik

Erste US-Evidenz für CADe und das erste Tandem-Design im Cluster; zeigt, dass das Gerät Adenome findet, die das menschliche Auge übersieht, und nicht bloß mehr hyperplastische Polypen. Klein (232 randomisiert, 223 analysiert), Endoskopiker zwangsläufig unverblindet, ein Miss-Rate-Surrogat und ein nicht signifikanter ADR-Unterschied im ersten Durchgang; das Ergebnis zu serratierten Läsionen beruht auf 14 und 19 Läsionen.