Largest case series of Latin American eyelid tumors over 13-Years from a single center in Sao Paulo, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Malignant lesions of the eyelid are the most common eye cancers. Although rarely lethal, late diagnosis can lead to serious visual morbidity. Definitive diagnosis of neoplastic lesions is pathological. Indications and types of eyelid lesions in a single high-volume ophthalmic reference center in Sao Paulo, Brazil, were analyzed. METHODS: The surgical pathological reports of patients who underwent eye removal procedures between January 2000 and December 2012 were retrieved from the electronic database of the Ophthalmology Department and retrospectively reviewed. Data regarding the final anatomopathological diagnosis, sex, and age were analyzed via the χ2 test with Yates' correction. RESULTS: Of the 1,113 eyelid tumors resected over the 13-year study period, 324 (29%) lesions were malignant. The most prevalent lesions were basal cell, squamous cell, and sebaceous gland carcinomas. The median ages of patients (females, n=165, 51%; males, n=159, 49%) with a diagnosis of basal cell, squamous cell, and sebaceous gland carcinomas were 65, 75, and 70 years, respectively. CONCLUSION: This is the largest retrospective cohort analysis of eyelid tumors in a Latin American population. These findings are in agreement with those from large centers in other countries and regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».