Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To demonstrate the safety and effectiveness of MelaFind, a noninvasive and objective computer-vision system designed to aid in detection of early pigmented cutaneous melanoma. DESIGN: A prospective, multicenter, blinded study. The diagnostic performance of MelaFind and of study clinicians was evaluated using the histologic reference standard. Standard images and patient information for a subset of 50 randomly selected lesions (25 melanomas) were used in a reader study of 39 independent dermatologists to estimate clinicians' biopsy sensitivity to melanoma. SETTING: Three academic and 4 community practices in the United States with expertise in management of pigmented skin lesions. PATIENTS: A total of 1383 patients with 1831 lesions enrolled from January 2007 to July 2008; 1632 lesions (including 127 melanomas-45% in situ-with median Breslow thickness of invasive lesions, 0.36 mm) were eligible and evaluable for the study end points. MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity of MelaFind; specificities and biopsy ratios for MelaFind and the study investigators; and biopsy sensitivities of independent dermatologists in the reader study. RESULTS: The measured sensitivity of MelaFind was 98.4% (125 of 127 melanomas) with a 95% lower confidence bound at 95.6% and a biopsy ratio of 10.8:1; the average biopsy sensitivity of dermatologists was 78% in the reader study. Including borderline lesions (high-grade dysplastic nevi, atypical melanocytic proliferations, or hyperplasias), MelaFind's sensitivity was 98.3% (172 of 175), with a biopsy ratio of 7.6:1. On lesions biopsied mostly to rule out melanoma, MelaFind's average specificity (9.9%) was superior to that of clinicians (3.7%) (P=.02). CONCLUSION: MelaFind is a safe and effective tool to assist in the evaluation of pigmented skin lesions. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00434057.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle