S'abonner

Computer-assisted detection versus conventional colonoscopy for proximal colonic lesions: a multicenter, randomized, tandem-colonoscopy study - 19/01/23

Doi : 10.1016/j.gie.2022.09.020 
Thomas K.L. Lui, MBBS, MMedSc 1, Dao Viet Hang, MD, PhD 2, Stephen K.K. Tsao, MD 3, Cynthia K.Y. Hui, MBBS 1, Loey Lung Yi Mak, MD 1, Michael K.L. Ko, MBBS 1, Ka Shing Cheung, MD 1, M.Y. Thian, MD 3, R. Liang, MD 3, Vivien W.M. Tsui, MBBS 1, Chung Kwong Yeung, MD, PhD 4, L.V. Dao, MD 5, Wai K. Leung, MD 1,
1 Department of Medicine, Queen Mary Hospital, University of Hong Kong, Hong Kong, China 
4 Department of Surgery, University of Hong Kong, Hong Kong, China 
2 Internal Medicine Faculty, Hanoi Medical University, Hanoi, Vietnam 
3 Department of Gastroenterology and Hepatology, Tan Tock Seng Hospital, Singapore 
5 Institute of Gastroenterology and Hepatology, Hanoi, Vietnam 

Reprint request: Wai K, Leung, MD, Department of Medicine, 4/F, Professorial Block, Queen Mary Hospital, 102 Pokfulam Rd, HKG Hong Kong.Department of MedicineQueen Mary Hospital4/F, Professorial Block102 Pokfulam RdHKG Hong Kong

Abstract

Background and Aims

Computer-assisted detection (CADe) is a promising technologic advance that enhances adenoma detection during colonoscopy. However, the role of CADe in reducing missed colonic lesions is uncertain. The aim of this study was to determine the miss rates of proximal colonic lesions by CADe and conventional colonoscopy.

Methods

This was a prospective, multicenter, randomized, tandem-colonoscopy study conducted in 3 Asian centers. Patients were randomized to receive CADe or conventional white-light colonoscopy during the first withdrawal of the proximal colon (cecum to splenic flexure), immediately followed by tandem examination of the proximal colon with white light in both groups. The primary outcome was adenoma/polyp miss rate, which was defined as any adenoma/polyp detected during the second examination.

Results

Of 223 patients (48.6% men; median age, 63 years) enrolled, 7 patients did not have tandem examination, leaving 108 patients in each group. There was no difference in the miss rate for proximal adenomas (CADe vs conventional: 20.0% vs 14.0%, P = .07) and polyps (26.7% vs 19.6%, P = .06). The CADe group, however, had significantly higher proximal polyp (58.0% vs 46.7%, P = .03) and adenoma (44.7% vs 34.6%, P = .04) detection rates than the conventional group. The mean number of proximal polyps and adenomas detected per patient during the first examination was also significantly higher in the CADe group (polyp: 1.20 vs .86, P = .03; adenoma, .91 vs .61, P = .03). Subgroup analysis showed that CADe enhanced proximal adenoma detection in patients with fair bowel preparation, shorter withdrawal time, and endoscopists with lower adenoma detection rate.

Conclusions

This multicenter trial from Asia confirmed that CADe can further enhance proximal adenoma and polyp detection but may not be able to reduce the number of missed proximal colonic lesions. (Clinical trial registration number: NCT04294355.)

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : ADR, aOR, BBPS, CADe, CI, CRC


Plan


 DISCLOSURE: The following authors disclosed financial relationships: C. K. Yeung: Founder of NISI(HK) Limited. W. K. Leung: Advisory committee for NISI(HK) Limited; consultant for Medtronic. All other authors disclosed no financial relationships.


© 2023  American Society for Gastrointestinal Endoscopy. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 97 - N° 2

P. 325 - février 2023 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Motorized spiral enteroscopy versus double-balloon enteroscopy: a case-matched study
  • Webber Chan, Lim Kim Wei, Terence Tan, Lim Gek Hsiang, Christopher Kong, Ennaliza Salazar, Doreen Koay, Christopher Khor, Ravishankar Asokkumar
| Article suivant Article suivant
  • Novel deep learning–based computer-aided diagnosis system for predicting inflammatory activity in ulcerative colitis
  • Yanyun Fan, Ruochen Mu, Hongzhi Xu, Chenxi Xie, Yinghao Zhang, Lupeng Liu, Lin Wang, Huaxiu Shi, Yiqun Hu, Jianlin Ren, Jing Qin, Liansheng Wang, Shuntian Cai

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.