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J-GLOBAL ID：202202258420093276   整理番号：22A0177038

結腸鏡検査のための人工知能支援腫瘍検出の臨床使用の影響:大規模前向き傾向スコアマッチング研究(ビデオ付き)【JST・京大機械翻訳】

Impact of the clinical use of artificial intelligence-assisted neoplasia detection for colonoscopy: a large-scale prospective, propensity score-matched study (with video)

著者 (16件)： Ishiyama Misaki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Kudo Shin-ei (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Misawa Masashi (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Mori Yuichi (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Mori Yuichi (Clinical Effectiveness Research Group, Institute of Health and Society, Faculty of Medicine, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Maeda Yasuhara (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Ichimasa Katsuro (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Kudo Toyoki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Hayashi Takemasa (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Wakamura Kunihiko (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Miyachi Hideyuki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Ishida Fumio (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Kanagawa, Japan) ,  Itoh Hayato (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Oda Masahiro (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Oda Masahiro (Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Mori Kensaku (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan)
資料名： Gastrointestinal Endoscopy  (Gastrointestinal Endoscopy)
巻： 95  号： 1  ページ： 155-163  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0185A  ISSN： 0016-5107  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,結腸鏡検査のためのコンピュータ支援検出(CADe)の使用が,腺腫検出率(ADR)を改善するために研究されている。著者らは,多数の患者および内視鏡医による大規模研究における調節承認CADeの有効性を評価することを目的とした。これは,2020年7月から2020年12月の間に大学病院で起きた傾向スコアマッチング前向き研究であった。結腸鏡検査を予定した20歳以上の患者を募集した。ポリープ,炎症性腸疾患,または不完全結腸鏡検査の患者は除外した。調節承認CADeシステムを用い,一次転帰としてCADeの有無で検査した患者間のADRの傾向スコアマッチングベース比較を実施した。研究期間中に,2261人の患者はCADeシステムまたはルーチン結腸鏡検査で結腸鏡検査を受け,172人の患者は除外基準に従って除外した。30人の内視鏡技師(9人の専門家と21人の専門家)が本研究に参加した。傾向スコアマッチングを5つの因子を用いて行い,1836人の患者を分析(各群の918人の患者)に含めた。ADRは,対照群よりCADe群で有意に高かった(それぞれ26.4%対19.9%,相対リスク,1.32;95%信頼区間,1.12~1.57)が,進行腫瘍検出率の有意な増加はなかった(それぞれ3.7%対2.9%)。結腸鏡検査のためのCADeシステムの使用は,30人の内視鏡医(臨床試験登録番号:UMIN000040677)を含む大規模前向き研究においてADRを有意に増加させた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *人工知能 ,  腺腫 ,  臨床試験 ,  *録画装置 ,  有効性 ,  ポリープ ,  *結腸鏡検査 ,  大学病院 ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 炎症性腸疾患 ,  検出率 ,  *腫瘍検出 ,  *傾向スコアマッチング ,  内視鏡医 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X)

タイトルに関連する用語 (9件)： 結腸鏡検査 ,  人工知能 ,  支援 ,  腫瘍検出 ,  臨床 ,  大規模 ,  傾向スコアマッチング ,  研究 ,  ビデオ