The utility of optical coherence tomography for diagnosis of basal cell carcinoma: a quantitative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».