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Enregistrement W2908829487

Dermoscopy Overview and Extradiagnostic Applications

2019· article· en· W2908829487 sur OpenAlexaff
Sidharth Sonthalia, Sara Yumeen, Feroze Kaliyadan

Notice bibliographique

RevueStatPearls · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDermatologyMedicineScalpBasal cell carcinomaBasal cellPathologyDermatoscopyContext (archaeology)BiopsyMelanomaBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,009

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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