Advances in the diagnosis of pigmented skin lesions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of skin cancer allows timely treatment and improves clinical outcome. The armamentarium for diagnosing skin cancer has been growing notably over the last decades. New tools have led to earlier recognition and a more specific and sensitive diagnosis. In this editorial, we discuss several recent studies published in the BJD on the diagnosis of pigmented skin lesions. The majority of studies published on the detection of skin cancer have investigated methods that are already widely accepted and increasingly used in dermatology, such as dermatoscopy, reflectance confocal microscopy (RCM) and teledermatology. Other investigators have walked off the beaten paths and reported unconventional findings, for example Willis et al. investigated a dog's olfactory ability to discriminate melanoma from control skin lesions.1 In this study, a Labrador, named Ronnie, performed 20 double‐blind tests, each requiring the selection of one melanoma from nine controls, consisting of three each of basal cell carcinomas, naevi and healthy skin. Ronnie correctly identified the melanoma on nine occasions (45%), vs. two expected by chance alone. This creative work demonstrates that invasive melanoma emits volatile organic compounds that differ from those of control lesions. The volatile compounds might be utilized as new biomarkers for a noninvasive diagnosis of melanoma using standardized biochemical assays.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle