Diagnosis of Basal Cell Carcinoma by Reflectance Confocal Microscopy: Study Design and Protocol of a Randomized Controlled Multicenter Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin cancer, including basal cell carcinoma (BCC), has become a major health care problem. The limitations of a punch biopsy (at present the gold standard) as diagnostic method together with the increasing incidence of skin cancer point out the need for more accurate, cost-effective, and patient friendly diagnostic tools. In vivo reflectance confocal microscopy (RCM) is a noninvasive imaging technique that has great potential for skin cancer diagnosis. OBJECTIVE: To investigate whether in vivo RCM can correctly identify the subtype of BCC and to determine the cost-effectiveness of RCM compared with punch biopsy (usual care). STUDY DESIGN: Randomized controlled multicenter trial. METHODS: On the basis of 80% power and an alpha of 0.05, 329 patients with lesions clinically suspicious for BCC will be included in this study. Patients will be randomized for RCM or for a punch biopsy (usual care). When a BCC is diagnosed, surgical excision will follow and a follow-up visit will be planned 3 months later. Several questionnaires will be filled in (EQ-5D, EQ-5D VAS, iMTA PCQ, and TSQM-9). We will perform statistical analysis, cost-effectiveness, and patient outcome analysis after data collection. RESULTS: This research started in January 2016 and is ethically approved. We expect to finish this study at the end of 2018. CONCLUSIONS: In this study, we will investigate whether RCM is at least as good in identifying BCC subtypes as conventional pathological investigation of skin biopsies. Anticipating that RCM is found to be a cost-effective alternative, it saves on direct medical consumption like labor of the pathologist and other medical personnel as well as materials related to treatment failure with at least equal effectiveness. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02623101; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02623101 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6id54WQa2).
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 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 | 0,044 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».