Evidence-Based Medicine
Notice bibliographique
Résumé
LEARNING OBJECTIVES: After studying this article, the participant should be able to: 1. Identify common precancerous and malignant cutaneous growths of the head and neck. 2. Recommend surgical treatment, including margins, based on consensus guidelines. 3. Counsel patients as to available evidence for expected recurrence, follow-up, and morbidity. SUMMARY: Skin lesion excision is the most common procedure performed by plastic surgeons. Because of the cumulative risk factors of sun and carcinogen exposure, the head and neck are the most frequently affected regions of the body. Timely diagnosis and treatment are critical for preventing continued spread and metastasis, and it is incumbent on the treating physician to make the appropriate recommendations for surgical margin and the possibility of adjuvant therapy to prevent recurrence and optimize long-term survival. As clinical guidelines are developed from ongoing outcome studies, new generations of treatment recommendations are continuously in development. Therefore, a systematic review of the most relevant guidelines and clinically rigorous studies was performed with a summarization of treatment recommendations for the following: actinic keratosis, Bowen disease (squamous cell in situ), basal cell carcinoma, squamous cell carcinoma, malignant melanoma, and Merkel cell carcinoma of the head and neck.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».