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Enregistrement W2921496966 · doi:10.5206/uwomj.v85i2.4155

When the story doesn’t fit

2016· article· en· W2921496966 sur OpenAlexvenueno aff
Jason L Elzinga, Charles Jian

Notice bibliographique

RevueUniversity of Western Ontario Medical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)MedicineMedical diagnosisAmputationPhysical examinationLesionCase presentationActive listeningMedical historySurgeryGeneral surgeryRadiologyPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melanoma is an aggressive but easily preventable cancer. However, it may have a highly atypical presentation which makes early detection more difficult. This case report discusses a 25-year-old patient with a rare case of melanoma developing underneath the nail of the first toe. The case was originally diagnosed as trauma due to its rarity and epidemiological unlikeliness, however through the patient’s persistence for alternative opinions the correct diagnosis was eventually made. However, this led to an amputation as well as more intense, invasive treatment. There were several points on history (duration of the lesion, appearance of the lesion, and lack of healing progress) which when combined with the lesion’s physical appearance should have made such a presentation suspicious for a more malignant cause. This case highlights the importance of early detection in the prognosis and treatment of patients with cancer, the importance of considering all aspects of a history and physical exam, and the importance of listening to and addressing a patient’s concerns. As always, more common diagnoses should be first considered, but when the story does not match up with the presentation, one should move past the horses to consider the zebras.

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)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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