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Zhang AI-OCT (DME)

An AI-Based OCT System to Detect Diabetic Macular Edema: A Prospective Validation and Noninferiority Randomized Clinical Trial

Patient / Population Intervention / Exposition Comparaison Critère de jugement

Chez 276 patients adressés pour suspicion d'œdème maculaire diabétique, un compte rendu d'OCT par IA ajouté à la décision d'adressage a réduit les les adressages faussement positifs par rapport à l'l'adressage sur le seul compte rendu de dépistage rétinographique.

N
276patients
Schéma
Validation prospective en mode silencieux + RCT multicentrique de non-infériorité, Hong Kong
Critère
Taux d'orientations faussement positives pour OMD (marge de non-infériorité 20 %)
Pertinence
2Important — l’un des piliers parmi d’autres.
RésultatOrientations faussement positives pour OMD 24,1 % vs. 69,1 % (différence absolue −45 %, IC à 95 % −58,2 % à −31,9 % ; p<0,001 pour la non-infériorité). Sensibilité pour l'orientation OMD 100,0 % dans les deux groupes ; spécificité 86,5 % vs. 0,0 %. Validation en mode silencieux (603 patients) : sensibilité 98,8 %, spécificité 90,7 %.
Zhang S, et al. JAMA. 2026;336(3):215-223. 10.1001/jama.2026.7025
Discussion et critique

Un modèle d'évaluation par étapes — validation en mode silencieux d'abord, puis essai randomisé — montrant qu'un dépistage de seconde étape par OCT-IA peut réduire substantiellement les orientations spécialisées inutiles pour OMD sans manquer de cas. L'essai est petit, issu d'un seul programme de dépistage, et comme chaque participant a finalement été vu par un spécialiste, il mesure la précision de l'orientation plutôt que le devenir visuel en aval.