Contact Endoscopy as a Novel Technique in the Detection and Diagnosis of Mucosal Lesions in the Head and Neck: A Brief Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. There are a variety of described noninvasive optical detection techniques for evaluation of head and neck mucosal lesions. Contact endoscopy is a promising method of in vivo microscopic examination whereby a rigid telescope is placed on a previously dye-stained mucosa allowing evaluation of the superficial cell layers of the epithelium. This technique produces real-time, magnified images of cellular architecture of surface mucosa comparable to histology without the need for biopsy. In this review, we will briefly summarize the efficacy of CE in the detection of precancerous and cancerous mucosal lesions and its potential as a novel technique in early diagnosis, monitoring, and preoperative assessment of mucosal lesions of the head and neck. Methods. PUBMED, MEDLINE, and COCHRANE search revealed five prospective articles on contact endoscopy for the diagnosis of mucosal lesions in the head and neck. Results. The literature search yielded five prospective studies examining contact endoscopy for the diagnosis of benign versus malignant head and neck mucosal lesions. These reported a sensitivity and specificity of 77-100%, specificity of 66-100% and an accuracy of 72-92%. Conclusion. Contact endoscopy is a promising optical technology that may be a useful adjunct in the evaluation and diagnosis of benign and malignant head and neck mucosal lesions. Future prospective randomized double-blind studies of this detection method are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».