Topical hydrogen peroxide as a neoadjuvant treatment in the surgical excision of non-melanoma skin cancers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».