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Accès ouvert déclaré 2025 article

Clinical Evaluation of PolyDeep, A Computer-Aided Detection System: A Multicenter Randomized Tandem Colonoscopy Trial

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Rattachement africain : es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Background/Objectives: Computer-aided detection (CADe) systems are increasingly used in endoscopy to enhance lesion recognition. PolyDeep is a CADe/x tool previously assessed in an observational study. The aim of our study is to determine if PolyDeep-assisted colonoscopy reduces the adenoma miss rate (AMR) compared with conventional colonoscopy. Methods: We carried out a multicenter randomized controlled trial with a tandem colonoscopy design in participants from a colorectal cancer screening program (positive fecal immunochemical test-FIT or surveillance). Expert endoscopists performed all colonoscopies, and patients were allocated to groups by a computer-generated sequence. The primary endpoint was AMR; secondary endpoints included polyp miss rate (PMR), serrated lesion miss rate (SLMR) and advanced polyp miss rate (APMR). Results: From May to November 2023, we recruited 260 patients and excluded 20, leaving 240 for analysis. Baseline characteristics were balanced between groups (62.1% male; mean age 62.3 ± 6.5 years; 65.8% FIT-positive; mean first withdrawal time 13:38 ± 08:07 min; mean second withdrawal time 07:50 ± 03:38 min; lesion detection rate 76.6%; mean polyps per patient 3.4 ± 3.1). We did not find statistically significant differences between PolyDeep-assisted and conventional colonoscopy groups in AMR (21.3% vs. 18.1%, p = 0.5), PMR (21.8% vs. 20.3%, p = 0.7), SLMR (23.4% vs. 25.6%, p = 0.9) or APMR (7.3% vs. 11.3%, p = 0.5). In the subgroup analysis according to indication, we did not find any statistically significant differences. Conclusions: In the context of a CRC screening program, PolyDeep-assisted colonoscopy did not reduce AMR.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Clinical Evaluation of PolyDeep, A Computer-Aided Detection System: A Multicenter Randomized Tandem Colonoscopy Trial
Date Crossref
30/10/2025
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Servicio Gallego de Salud pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Complejo Hospitalario de Ourense pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Galicia Sur Biomedical Foundation pays non établi dans la notice
    Institution
  • Universidade de Vigo Department of Computer Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University Hospital Complex Of Vigo pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Complejo Hospitalario de Pontevedra pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Hospital Universitario de Ourense Fundación Pública Galega de Investigación Biomédica Galicia Sur pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University Hospital of Ourense Research Group in Gastrointestinal Oncology Ourense pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Galicia Sur Health Research Institute (IIS Galicia Sur) SING Research Group pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University Hospital Álvaro Cunqueiro of Vigo Department of Gastroenterology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Complexo Hospitalario Universitario de Pontevedra Department of Gastroenterology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IISGS) pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Servicio Gallego de Salud, Complejo Hospitalario de Ourense et Galicia Sur Biomedical Foundation, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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