A guide for dermatology nurses to assist in the early detection of skin cancer
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis of skin cancer, particularly melanoma, leads to improved morbidity and mortality. While nurses have been leaders in skin cancer awareness and education for decades, the nursing community can take a more active role in the fight against skin cancer. In order to assume this role, nurses must be familiar with diagnostic aids that help in the early recognition of skin cancer. Dermatology nurses facilitate care in the interdisciplinary team by focusing on patient centered outcomes. Nursing roles and responsibilities in the interdisciplinary team are vital to clinic pre-screening, improving public awareness, disseminating patient education, providing guidance regarding sun avoidance and protection, and providing education on the fundamentals of skin self-examinations and total body skin examinations. Nursing skin assessment requires knowledge of skin lesion morphology and biology, and pattern recognition. As the sensitivity and specificity of naked eye examinations are suboptimal, dermoscopy provides a method for improving and streamlining skin lesion triage and assessment. In this review, we discuss a multi-prong approach to the diagnosis of melanoma, including the ABCDE mnemonic, the “ugly duckling” concept, and some newer technologies ( e.g. , dermoscopy and total body photography) that aid in the early detection of skin cancers. Familiarity with these detection aids can provide nurses with a basic framework to aid in diagnosing skin cancer.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,069 |
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 ».