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Enregistrement W2965403382 · doi:10.1117/12.2528241

Topical hydrogen peroxide as a neoadjuvant treatment in the surgical excision of non-melanoma skin cancers

2019· article· en· W2965403382 sur OpenAlexaff
Kevin Jordan, Neil Mundi, Corey C. Moore

Notice bibliographique

Revue17th International Photodynamic Association World Congress · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLesionHydrogen peroxideMelanomaDermatologySurgeryCancer researchChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Hydrogen peroxide is used as a topical antiseptic and hemostatic agent. At higher concentrations, it can induce cell death and has recently been reported to be effective in treating seborrheic keratosis. This study examines the effectiveness of topical hydrogen peroxide to shrink non-melanoma skin cancers of the head and neck prior to excision with the goals of minimizing cost and morbidity. Methods: The protocol involves rubbing a solution of 33% hydrogen peroxide into the lesion and a 1 cm border with a cotton tip applicator until blanching is observed. The process can be repeated after one hour and weekly reapplications to a maximum of three times are included in this study group. At one month from the initial application, the remaining lesion is resected with primary closure. The specimen is sent to pathology for histological analysis and final diagnosis. The study will accrue 50 patients with one or more lesions per patient. Measurements of lesion size are recorded by tracing the border on to clear acetate film at each visit. Results: Initial results from first six patients found a range of responses from no size change to no visible lesion remaining for excision. All excised specimens have had negative margins histologically. Summary: Topical hydrogen peroxide is a simple and effective treatment for reducing the size of non-melanoma skin cancers prior to excision.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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