Adjunctive Utility of Toluidine Blue in Detecting Dysplastic Cells in Oral Mucosal Lesions in Comparison with Histopathology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Oral cancer is one of the most common cancers globally and in Sri Lanka, which follows premalignant lesions. It is curable if it is detected early. Several adjunctive methods to diagnose premalignant lesions early are available. Among these, Toluidine blue staining method before a biopsy is currently receiving much attention. Method: This is a prospective study done by studying 103 patients presented to the Oral and Maxillofacial Surgery Unit, District General Hospital, Gampaha, Sri Lanka. The oral lesions of all the patients are categorized as benign, premalignant, and malignant by clinical examination. Toluidine Blue mouth wash is introduced to all the patients, followed by biopsy from the stained sites and the clinically decided sites in non-stained lesions. Histopathological diagnosis was obtained for all cases. The accuracy of diagnosis of premalignant, malignant, and benign cases by clinical assessment and by using Toluidine blue was assessed and compared statistically in relation to sensitivity, specificity, positive predictive and negative predictive values, and likelihood ratios (LR). Results: Toluidine blue has no added advantage over clinical examination in our setup even though it might be helpful in screening. However, it has an added value to confirm clinically benign cases as benign. Conclusion: Toluidine Blue can be used as an adjunct in screening and to confirm clinically benign cases so that those can be followed up in clinics without doing unnecessary biopsies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».