Patient-identified early clinical warning signs of nodular melanoma: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nodular (NM) and superficial spreading melanoma (SSM) show different disease trajectories, with more rapid development in NM and fewer opportunities for early detection often resulting in worse outcomes. Our study described the patient-identified early signs of thin NM via comparisons to thin (≤ 2 mm) SSM and thick (> 2 mm) NM. METHODS: We conducted semi-structured interviews with NM and SSM patients and analyzed the data using thematic analysis. RESULTS: We enrolled 34 NM and 32 SSM patients. Melanoma early signs uniquely identified by patients with thin NM included white, blue or black coloration, "dot-like" size, fast changes in shape and color observed over 2 weeks, elevation and texture or "puffiness" over 6-12 months, and the sensation that the mole "did not feel right". Early signs reported by both thin NM and thin SSM patients included round or oblong shape, "jagged" border, pink/red, brown/reddish or dark coloration, "elevated like a pimple" or "tiny bump", fast color darkening, diameter growth, and border irregularity, and mole feeling "really itchy". CONCLUSIONS: We found evidence that early signs of NM can be self-identified, which has important implications for the earlier detection of this most aggressive type of melanoma by both health professionals and patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».