Clinical evidence based review and systematic scientific review in the identification of malignant transformation of inverted papilloma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inverted papilloma (IP) is an unusual type of benign tumor that has high recurrence rates and the potential to transform into squamous cell carcinomas (SCC). The mechanism of the transformation process from IP to IP-SCC is uncertain and there is no consensus regarding the best practice for IP-SCC detection. The goal of this study is to identify the best clinical methods to detect for IP-SCC. METHODS: An evidence-based review was performed using Medline and Ovid to obtain all articles up to October 10th, 2019 pertaining to identification of IP malignant transformation. All manuscripts discussing clinical methods or biomarkers were included. RESULTS: Based on clinical research studies, convoluted cerebriform pattern and apparent diffusion coefficient values on Magnetic Resonance Imaging (MRI) can help differentiate benign IP from SCC and increased SUVmax on PET/CT is associated with higher probability of malignancy although not as specific. No consensus about the best biomarker for IP-SCC has been reached among researchers and continues to be exploratory. CONCLUSION: Endoscopy with biopsy is the gold standard practice to identify IP-SCC; however, MRI is the preferred imaging modality to recognize malignant transformation in cases where biopsy is difficult. Multiple biomarkers have shown positive results, but no single indicator with clinical significance for monitoring malignant transformation process has been found.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».