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Enregistrement W1997056945 · doi:10.4103/0974-9233.114788

Eyelid masses: A 10-year survey from a tertiary eye hospital in Tehran

2013· article· en· W1997056945 sur OpenAlexaff
Abbas Bagheri, Azadeh Kanaani, RezaBeheshti Zavareh, Hamed Esfandiari, Maryam Aletaha, Hossein Salour

Notice bibliographique

RevueMiddle East African Journal of Ophthalmology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEyelidBasal cell carcinomaMalignancyDermatologyDemographicsPapillomaLesionBasal cellRadiologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the demographics and clinical features of eyelid masses in a tertiary eye hospital over a 10-year period. MATERIALS AND METHODS: A retrospective chart review was performed for patients admitted with eyelid tumors from 2000 to 2010. Data were collected and analyzed on the demographic features, location of the tumor, types of treatment, and pathologic findings. RESULTS: A total number of 182 patients were evaluated of which, 82 cases were benign and 100 cases were malignant neoplasms. The most common benign tumors included melanocytic nevi (35%), papilloma (19.5%), and cysts (11%). The most frequent malignant tumors included basal cell carcinoma (BCC) (83%), squamous cell carcinoma (8%) and sebaceous gland carcinoma (6%). The most common site for malignancy was the lower lid followed by the upper lid. BCC recurred in 16 cases that were most frequent in the lower lid. CONCLUSION: Melanocytic nevus, papilloma and cysts are the most common benign lesions and BCC is the most common malignant lesion in the eyelids. Recurrence is a feature of BCC especially in the lower lid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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