The Accuracy of Measurements of Nonmelanoma Skin Cancer Sizes Referred to the Mohs Surgery Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumour size is a crucial factor used to plan Mohs procedures. Larger tumours require more time and stages of excision, and they need to be triaged as a higher priority. Therefore, the accuracy in measurement of tumour size is critical. OBJECTIVE: To investigate if there is a significant difference in accuracy of tumour measurements in referrals between dermatologists and nondermatologists. METHODS AND MATERIALS: Performed a retrospective study of 180 referrals from dermatologists and 47 referrals from nondermatologists to The Ottawa Hospital Riverside Mohs Surgery Clinic. We compared the mean size difference of tumours between the preoperative size and the size reported on referral. RESULTS: larger than that reported from dermatologists and nondermatologists, respectively ( P < .05). The duration between referral and preoperative assessment was 3 to 4 months for both groups ( P = .26). CONCLUSION: The accuracy of tumour measurements between dermatologists and nondermatologists differed significantly, as nondermatologists underestimated the size of NMSCs. This directly affects triaging patients and operative management in Mohs surgery. To compensate for size underestimation, early and prompt referrals of NMSCs from nondermatologists are warranted.
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».