Geriatric oral lesions: A multicentric study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To carry out an oral biopsy survey in geriatric patients from the participating institutions. METHODS: The biopsy records of the participating institutions were reviewed for oral lesions from patients aged 65 years and older diagnosed from 2003 to 2012. Demographic data and the site of the lesions were collected. Histopathological diagnoses were categorized into two categories: non-neoplastic lesions (reactive/inflammatory lesion, cyst, allergic/immunologic disorders, potentially malignant disorders, infection and others) and neoplastic lesions (benign and malignant tumors). Data were analyzed by appropriate statistics using stata11. RESULTS: Of the 76,045 accessioned cases, 11,346 cases (14.92%) were in geriatric patients. The mean age of the patients was 72.98 ± 6.25 years. A total of 5010 cases (44.16%) were diagnosed in males, whereas 6336 cases (55.84%) were diagnosed in females. The male-to-female ratio was 0.79:1. Non-neoplastic lesions outnumbered the neoplastic counterpart. The five most prevalent oral lesions in the geriatric population in the present study in descending order of frequency were squamous cell carcinoma, focal fibrous hyperplasia (irritation fibroma), radicular cyst, osteomyelitis and epithelial dysplasia, respectively. The site of predilection was labial/buccal mucosa, followed by gingiva, mandibular bone, tongue and maxillary bone, respectively. CONCLUSIONS: The geriatric oral lesions from the present study showed a similar trend with studies based on histopathological data, but different from the studies based on clinical data. This study also shed more light on potentially malignant disorders, as well as benign and malignant tumors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».