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Enregistrement W2295787707 · doi:10.4317/medoral.21104

Efficacy of light based detection systems for early detection of oral cancer and oral potentially malignant disorders: Systematic review

2016· review· en· W2295787707 sur OpenAlexaff
Ravleen Nagi, YB Reddy-Kantharaj, N. Rakesh, Sujatha Reddy, Saroj Kanta Sahu

Notice bibliographique

RevueMedicina oral, patología oral y cirugía bucal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLeukoplakiaAutofluorescenceMalignancyBasal cellClinical trialDermatologyCancerOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Earlier detection of oral squamous cell carcinoma (OSCC) and oral potentially malignant disorders (OPMD) is essential for dental professionals to improve patient survival rates. The aim of this systematic review is to to evaluate the effectiveness of devices that utilise the principles of chemiluminescence and tissue autofluorescence as adjuncts in the detection of OSCC and OPMD. MATERIAL AND METHODS: The electronic retrieval systems and databases searched for relevant articles were PubMed [MEDLINE] and Science direct. The search was for limited articles published in English or with an English abstract and articles published during the period from January 2005 to April 2014. Clinical trials utilized ViziLite, Microlux TM/DL and Visual Enhanced Light scope (VELscope) for early detection of OPMD and OSCC. RESULTS: Twenty primary studies published satisfied our criteria for selection - 10 utilised chemiluminescence and 10 tissue autofluorescence. Senstivity of Vizilite for detecting OSCC nad OPMD ranged from 77.1 % to 100% and specificity was low that ranged from 0% to 27.8%.Most have shown that chemiluminescence increases the brightness and margins of oral mucosal white lesions and thus assist in identification of mucosal lesions not considered under Conventional visual examination. However, it preferentially detects leukoplakia and may fail to spot red patches. Clinical trials demonstrated that sensitivity of VELscope in detecting malignancy and OPMD ranged from 22 % to 100 % and specificity ranged from 16 % to 100%. Most studies concluded that VELscope can help the experienced clinician to find oral precursor malignant lesions. But it couldnot differentiate between dysplasia and benign inflammatory conditions. CONCLUSIONS: Both devices are simple, non-invasive test of the oral mucosa but are suited for clinicians with sufficient experience and training. More clinical trials in future should be conducted to establish optical imaging as an efficacious adjunct tool in early diagnosis of OSCC and OPMD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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