A practical guide on the use of imiquimod cream to treat lentigo maligna
Notice bibliographique
Résumé
Lentigo maligna (LM) is a common in situ melanoma subtype arising on chronically sun-damaged skin and mostly affects the head and neck region. Localisation in cosmetically sensitive areas, difficulty to obtain wide resection margins and advanced patient age/comorbidities have encouraged investigation of less invasive therapeutic strategies than surgery in managing complex cases of LM. Radiotherapy and imiquimod have emerged as alternative treatment options in this context. The treatment of LM with imiquimod cream can be challenging due to the nature of the disease including its often large size, variegated appearance, involvement of adnexal structures, poorly defined peripheral edge and frequent localisation close to sensitive structures such as the eyes and lips, and elderly patients with multiple comorbidities. Prolonged and unpredictable inflammatory reaction and side effects and compliance with a patient-delivered therapy can also be challenging. In the literature to date, studies evaluating the use of imiquimod to treat LM have utilised varying methodologies and provided short follow-up and these limitations have impaired the development of clear guidelines for dosage and management of side effects. Based on our multidisciplinary experience and review of the literature, we propose practical clinical strategies for the use of imiquimod for treating LM, detailing optimal administration procedures in various clinical scenarios and long-term management, with the aim of facilitating optimal patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,016 |
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 ».