MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891941421 · doi:10.1111/bjd.17201

The utility of optical coherence tomography for diagnosis of basal cell carcinoma: a quantitative review

2018· review· en· W2891941421 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographyConcordanceMedicineHistopathologyBasal cell carcinomaPathologyBasal cellNuclear medicineRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Optical coherence tomography (OCT) is a noninvasive near-infrared light imaging technology that can be utilized to diagnose basal cell carcinomas (BCCs) based on specific morphological features. OBJECTIVES: To conduct a quantitative review using tumour-level data from published studies to assess: (i) the in vivo diagnostic accuracy of different OCT systems; (ii) correlation between OCT features and histopathological diagnosis; and (iii) factors that impact the accuracy of tumour depth estimation. METHODS: Primary tumour-level data were extracted from published studies on the use of time-domain (TD-OCT), frequency-domain (FD-OCT) and high-definition (HD-OCT) systems for diagnosis of BCCs. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias Tool. Sensitivity and specificity for diagnosis of BCC, prevalence of morphological features and correlation of tumour depth between OCT and histopathology were analysed. RESULTS: In total, 901 BCCs from 31 studies were included. The sensitivity and specificity were 89·3% and 60·3% overall, and were highest for FD-OCT (93·7% and 61·4%, respectively). The most prevalent morphological features were lobular pattern (80·2%, 315 of 393 tumours) and hyper-reflective peritumoral stroma (51·7%, 203 of 393). Concordance between OCT and histopathological tumour depth categories was moderate (Pearson coefficient 0·48); it was highest for tumours < 1 mm and those on the extremities. The overall bias was 0·075 mm with an agreement range from -0·88 to 1·03 mm. HD-OCT and FD-OCT were superior to TD-OCT at identifying morphological features, but not at tumour depth estimation. CONCLUSIONS: OCT is a viable tool for in vivo diagnosis of BCCs. FD-OCT and HD-OCT outperformed TD-OCT in diagnostic accuracy and detection of morphological features, but not tumour depth estimation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,312
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