Dermoscopy Overview and Extradiagnostic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous diagnosis is often, but not always, visually based. Dermatologists tend to encounter situations where the possibility of multiple differentials complicates the diagnosis and mandates investigations for confirmation. Methods commonly employed for cutaneous diagnosis may be invasive (skin and scalp biopsy), semi-invasive (slit skin smears, trichogram, etc.) or non-invasive (e.g., KOH smear, nail clipping, hair count for hair loss). Dermoscopy, also known as epiluminescence microscopy, or skin surface microscopy, is a non-invasive, in-vivo technique, which has traditionally found use in the evaluation and differentiation of suspicious melanocytic lesions from dysplastic lesions and melanomas, as well as keratinocyte skin cancers such as basal cell carcinoma (BCC) and squamous cell carcinoma (SCC).Over the last several years, the use of dermoscopy has been increasing in the context of general dermatological disorders including inflammatory dermatosis, pigmentary dermatosis, infectious dermatosis, and disorders of the hair, scalp, and nails. Some terms are used to describe specific indications: pigmentaroscopy for pigmented lesions, trichoscopy of the scalp and hair, onychoscopy of the nails, inflammoscopy for inflammatory dermatosis and lesions, as well as entomodermoscopy of skin infestations and infections . The role of dermoscopy in diagnosing disorders of general dermatology has undergone elaborate discussion . In this chapter, we shall review the plethora of extra-diagnostic indications of this technique and highlight technical aspects worth considering.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 ».