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Enregistrement W2800443775 · doi:10.2196/resprot.9296

Evaluating the Diagnostic Accuracy of Reflectance Confocal Microscopy to Diagnose Skin Cancer: Protocol for a Prospective, Multicenter Study

2018· article· en· W2800443775 sur OpenAlexvenueno aff
Naomi Herz, Anastasia Chalkidou, Fiona Reid, Stephen Keevil, Andrew Coleman, Emma Craythorne, Rakesh Patalay

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMedicineLentigo malignaBiopsyDermatologyRadiologySkin cancerMedical diagnosisLesionLentigo maligna melanomaMulticenter studyPathologyCancerMelanomaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United Kingdom, 350,000 patients per year are referred to hospital clinics with suspicious moles, and approximately half undergo a biopsy to identify the 5%-10% who require further treatment. If cancer cannot be ruled out clinically and on the basis of biopsy results, the lesion is surgically removed. One type of precancerous mole, called lentigo maligna, is particularly challenging to delineate and treat. Reflectance confocal microscopy (VivaScope, Caliber Imaging & Diagnostics) is an imaging technique that can supplement dermoscopy in identifying whether a clinically suspicious mole is malignant and can better assess lentigo maligna margins for excision. It allows clinicians to visualize the skin lesion to a depth of 200 microns with subcellular resolution, described as quasi-histological, and therefore better guide more accurate diagnoses. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe a prospective, single blinded, multicenter study to examine patients with clinically suspicious moles or lentigo maligna to determine whether confocal microscopy can both reduce the number of unnecessary biopsies of moles and more accurately guide the surgical excision margins of lentigo maligna. METHODS: This study will prospectively recruit adults into the following two cohorts: diagnostic accuracy and margin delineation. The diagnostic accuracy cohort will assess people with clinically suspicious lesions suspected of being diagnosed with melanoma and having an equivocal finding on dermoscopy or persistent clinical suspicion despite normal dermoscopy. Diagnostic accuracy will include the sensitivity and specificity of VivaScope in comparison with the histological diagnosis as the gold standard for patients. The margin delineation cohort will assess the ability of VivaScope to accurately delineate the margins of lentigo maligna compared with that of dermoscopy alone using margins taken during Mohs micrographic surgery as the gold standard. The primary study outcomes will be the diagnostic accuracy of VivaScope for the first cohort of patients and margin agreement between VivaScope and the final pathology report for the second cohort of patients. RESULTS: Funding for this proposed research is being secured. CONCLUSIONS: The outcomes of the proposed study will indicate how many biopsies of nonmelanoma lesions, which are potentially unnecessary, could be prevented. This would reduce patient anxiety and cost to the National Health Service (NHS) in the United Kingdom. Improved margin delineation of lentigo maligna could also improve the surgical clearance rates and decrease overall cost. The results would demonstrate whether the adoption of VivaScope would potentially benefit patients and the NHS. REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9296.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,322
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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