Obtaining High Cure Rates for Challenging Facial Malignancies: A New Method for Producing Rapid, Accurate, High-Quality Frozen Sections
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors developed a new system to provide rapid, accurate, full-face frozen sections. OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of the system when applied to the treatment of nonmelanoma cutaneous malignancies using Mohs micrographic surgery (MMS). METHODS: Patients undergoing MMS procedures between 2003 and 2007 for nonmelanoma head and neck cutaneous malignancies were prospectively collected. Specimens were prepared either in a traditional cryostat-based manner or using the new system. RESULTS: A total of 196 patients with 234 head and neck nonmelanoma cutaneous malignancies were included. The majority of tumours were basal cell carcinomas (89.5%). Of these, 38% demonstrated aggressive histologies (sclerosing or micronodular), and 30% were recurrent. On average, two levels (range one to six) and four blocks (range two to 23) were required to obtain clear margins. The mean defect size was 3.68 cm(2) (range 0.13 cm(2) to 37.68 cm(2)). Over the five-year study period, there were two recurrences in 234 cases (less than 1%), which compares favourably with other MMS series. The new system was associated with a shorter operative time than traditional specimen preparation (102 min versus 131 min; P=0.004). The new and traditional specimen preparation groups were similar in terms of the number of previous recurrences (29% versus 30%; P=1.00), defect size (3.7 cm(2) versus 4.0 cm(2); P=0.81) and the number of levels required (1.9 versus 1.5; P=0.05). CONCLUSIONS: The new system enables fast, accurate, full-face frozen section specimens that are ideal for MMS. The speed of specimen preparation is demonstrated by faster operative times, and a low recurrence rate attests the accuracy and quality of the sections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».