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Enregistrement W2793544725 · doi:10.5935/0004-2749.20180004

Largest case series of Latin American eyelid tumors over 13-Years from a single center in Sao Paulo, Brazil

2018· article· en· W2793544725 sur OpenAlexaff
Jéssica Carolinne Damasceno, Jordan Isenberg, Laíse Rondon Lopes, Bernardo Hime, Bruno F. Fernandes, Márcia Lowen, Luís Marcelo Aranha Camargo

Notice bibliographique

RevueArquivos Brasileiros de Oftalmologia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyelidMedicinePathologicalRetrospective cohort studySingle CenterPopulationBasal cell carcinomaCohortDermatologyIncidence (geometry)Basal cellSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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