TrialsgramBetaRCTs are beautiful
Ungeprüfte ÜbersetzungDie Deutsche Übersetzung dieses Eintrags wurde nicht fachlich geprüft und kann vom Original abweichen. Akronym, vollständiger Titel und Zitat bleiben stets in der Originalsprache.Originalpublikation öffnen ↗

Mangas-Sanjuan CADe (advanced neoplasia)

Role of Artificial Intelligence in Colonoscopy Detection of Advanced Neoplasias

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 3.213 FIT-positiven Erwachsenen im Darmkrebs-Screening verbesserte computergestützte Polypendetektion die Detektion fortgeschrittener kolorektaler Neoplasien verglichen mit Standardkoloskopie nicht.

N
3.213Patienten
Design
Multizentrische RCT, Spanien
Endpunkt
Detektionsrate fortgeschrittener kolorektaler Neoplasien
Relevanz
1Praxisdefinierend — die Studie, auf der die Leitlinie ruht.
ErgebnisDetektion fortgeschrittener Neoplasien 34,8 % vs. 34,6 % (aRR 1,01; 95 %-KI 0,92–1,10); fortgeschrittene Neoplasien pro Koloskopie 0,54 vs. 0,52 (adjustierte Rate Ratio 1,04; 99,9 %-KI 0,88–1,22); ADR 64,2 % vs. 62,0 % (aRR 1,06; 99,9 %-KI 0,91–1,23). CADe erhöhte jedoch nicht-polypoide Läsionen (0,56 vs. 0,47) und proximale Adenome (0,94 vs. 0,81).
Mangas-Sanjuan C, et al. Ann Intern Med. 2023;176(9):1145-1152. 10.7326/M22-2619
Diskussion & Kritik

Die wegweisende negative Studie des Clusters: In einer FIT-positiven Screening-Population mit hoher Ausgangsdetektion fand CADe mehr kleine, flache und proximale Läsionen, aber nicht mehr fortgeschrittene Neoplasien — die Läsionen, die für die Krebsprävention zählen. Die Autoren merken an, dass die hohe ADR der Kontrollgruppe (62,0 %) die Übertragbarkeit auf Endoskopiker mit niedriger Detektionsrate einschränken könnte; die Studie wurde von Medtronic finanziert. Zusammen mit dem Deskilling-Signal (Budzyń) deutet sie die ADR-Zugewinne von Wang, Repici und COLO-DETECT als Surrogatendpunkt-Erfolge von unsicherem klinischem Wert um.