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Wang CADe
Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study
Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito
In 1.058 pazienti sottoposti a colonscopia diagnostica, il rilevamento dei polipi mediante deep learning in tempo reale ha aumentato il tasso di rilevamento degli adenomi rispetto alla colonscopia standard.
N
1058pazienti
Disegno
RCT in aperto
Esito
Tasso di rilevamento degli adenomi (ADR)
Rilevanza
2Importante — uno dei diversi pilastri.
RisultatoADR 29,1 % vs. 20,3 % (p<0,001); adenomi per paziente 0,53 vs. 0,31 (p<0,001). Guadagno trainato dagli adenomi diminutivi (185 vs. 102; p<0,001), senza differenze negli adenomi di dimensioni maggiori (77 vs. 58; p=0,075); aumentati anche i polipi iperplastici (114 vs. 52; p<0,001).
Wang P, et al. Gut. 2019;68(10):1813-1819. 10.1136/gutjnl-2018-317500
Discussione e critica
Primo studio randomizzato sul CADe in tempo reale e prova di concetto per l'intero cluster. Disegno in aperto, non in cieco, in una popolazione a basso ADR; il guadagno derivava quasi interamente da adenomi diminutivi e polipi iperplastici, per cui il valore clinico — e il costo delle resezioni aggiuntive — è stato lasciato a studi successivi.