Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the diagnostic accuracy and clinical utility of dermoscopy for melanoma detection in family practice. QUALITY OF EVIDENCE: Ovid MEDLINE (1946 to June 2011), EMBASE, PubMed, and Cochrane databases were searched using the following terms: dermoscopy, dermatoscopy, epiluminescence microscopy, family practice, general practice, primary health care, melanoma, skin neoplasms, and pigmented nevus. To be included, studies had to be primary research articles with family physicians as the subjects and dermoscopy training and use as the intervention. Four papers met all inclusion criteria and provided level I evidence according to the Canadian Task Force on Preventive Health Care definition. MAIN MESSAGE: Among family physicians, dermoscopy has higher sensitivity for melanoma detection than naked-eye examination with generally no decrease in specificity. Dermoscopy also helps to increase family physicians' confidence in their preliminary diagnosis of lesions. When using dermoscopy, compared with naked-eye examination, there is a higher likelihood that a lesion assessed as being malignant is in fact malignant and that a lesion assessed as being benign is in fact benign. CONCLUSION: Dermoscopy has been shown to be a useful and fairly inexpensive tool for melanoma detection in family practice. This technique can increase family physicians' confidence in their referral accuracy to dermatologists and can assist in decreasing unnecessary biopsies. Dermoscopy might be especially useful in examining patients at high risk of melanoma, as the current Canadian clinical practice guideline recommends yearly screening in these individuals.
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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 | 0,005 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».