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Enregistrement W3108577349 · doi:10.1159/000511188

Optical Coherence Tomography of Peri-Ocular Skin Cancers: An Optical Biopsy

2020· article· en· W3108577349 sur OpenAlexaff
Sabrina Bergeron, Bryan Arthurs, Debra-Meghan Sanft, Christina Mastromonaco, Miguel N. Burnier

Notice bibliographique

RevueOcular Oncology and Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOptical coherence tomographyBasal cell carcinomaMalignancyPathologyEyelidHistopathologySkin cancerCarcinomaBasal cellCancerDermatologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Optical coherence tomography (OCT) imaging has been used as a diagnostic tool for retinal disease for several years, and OCT apparatuses are becoming increasingly powerful. However, OCT has yet to reach its full potential in ophthalmology clinics. Alike retinal layers, it has been shown that OCT is able to generate cross-sectional images of the skin and allows visualization of skin lesions in a histopathology-like manner. OBJECTIVE: We aim to validate OCT as an imaging modality for peri-ocular skin cancer. Through a series of cases, we highlight findings for 3 common eyelid malignancies: basal cell carcinoma, squamous cell carcinoma and sebaceous carcinoma. We propose an OCT image-based signature for basal cell carcinoma. METHODS: This is a prospective study. Fifty-eight lesions suspicious of malignancy from 57 patients were subjected to OCT imaging prior to the surgical excision of the lesion. OCT images were analysed and scored according to previously identified OCT features. Eight representative examples are presented, highlighting the OCT patterns for each malignancy side by side to its corresponding histopathological sections. RESULTS: Out of the 58 lesions analysed, 53 were malignant. A loss of the dermal-epidermal junction is observed in all malignant lesions. A strong link is observed between the presence of subepithelial hyporeflective nests on OCT and the diagnosis of basal cell carcinoma (present in 83% of cases). Conversely, lesions of epithelial origin such as squamous cell carcinoma are most often represented on OCT by acanthosis. Two supplementary cases, one basal cell carcinoma and one sebaceous carcinoma, are provided to illustrate how OCT imaging is a valuable tool in cases where clinical observations may be unusual. CONCLUSIONS: We provide evidence supporting the use of OCT for the evaluation of peri-ocular cancers. OCT enables visualization of the skin layers in vivo, before biopsy. Our results show that certain OCT features can contribute to include or exclude a diagnosis of basal cell carcinoma. By integrating this non-invasive imaging methodology into the routine assessment of peri-ocular skin lesions, especially in health care centres where access to specialists is limited, OCT imaging can increase clinical precision, reduce delays in patient referral and enhance patient care.

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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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