Impact of dermoscopy and short-term sequential digital dermoscopy imaging for the management of pigmented lesions in primary care: a sequential intervention trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown the benign to malignant ratio of excised pigmented skin lesions is suboptimal in primary care. OBJECTIVES: To assess the impact of dermoscopy and short-term sequential digital dermoscopy imaging (SDDI) on the management of suspicious pigmented skin lesions by primary care physicians. METHODS: A total of 63 primary care physicians were trained in the use of dermoscopy and SDDI (interventions) and then recruited pigmented lesions requiring biopsy or referral in routine care by naked eye examination. They were then given a dermatoscope and the option of a SDDI instrument, and change of diagnosis and management was assessed. RESULTS: Following the use of the interventions on 374 lesions a total of 163 lesions (43.6%) were excised or referred, representing a reduction of 56.4%. Of the 323 lesions confirmed to be benign, 118 (36.5%) were excised or referred, leading to a reduction of 63.5% (P < 0.0005) in those requiring excision or referral. The baseline naked eye examination benign to melanoma ratio was 9.5 : 1 which decreased to 3.5 : 1 after the diagnostic interventions (P < 0.0005). Of the 42 malignant lesions included in the study (34 melanoma, six pigmented basal cell carcinoma and two Bowen disease) only one in situ melanoma was incorrectly managed (patient to return if changes occur) resulting in the correct management of 97.6% and 97.1% of malignant pigmented lesions and melanoma, respectively. CONCLUSIONS: In a primary care setting the combination of dermoscopy and short-term SDDI reduces the excision or referral of benign pigmented lesions by more than half while nearly doubling the sensitivity for the diagnosis of melanoma.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».