MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214841764 · doi:10.2196/36906

Confocal Microscopy and its Role in Teledermatology: Diagnosis of Basal Cell Carcinoma in a Clinical Setting

2022· article· en· W4214841764 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Garfinkel, Craig Chandler, Gennady Rubinstein, Manu Jain

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésTeledermatologyMedicineMedical diagnosisBasal cell carcinomaDermatoscopyMedical physicsTelemedicineDermatologyPathologyRadiologyBasal cellHealth careMelanoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Reflectance confocal microscopy (RCM) is a noninvasive tool that is used to diagnose skin cancers. However, RCM requires an expert consultation, which is often performed via store-and-forward (SAF) teledermatology. Unfortunately, SAF does not mimic bedside diagnosis, nor permits interaction between the remote expert reader, physician, and patient. Recently, a live interactive method (LIM)–tele-RCM approach was shown to diagnose basal cell carcinoma (BCC) from a remote location, demonstrating advantages over SAF by providing a bedside diagnosis during consultation. Objective The aim of this study is to validate the LIM-tele-RCM approach to diagnose BCC in a real-world setting. Methods In this pilot study, 4 patients with 6 clinically suspicious BCC lesions were enrolled and imaged with RCM at a Los Angeles dermatology clinic. A Health Insurance Portability and Accountability Act–compliant teleconferencing application was used to livestream RCM images to an expert RCM reader in New York. The expert reader had remote control of the software, direct audio communication with the clinic, and the patient’s clinical history with dermoscopy. During imaging, RCM features were noted, and a diagnosis was made at the bedside. After imaging, patients completed a short questionnaire (on a 5-point scale, with 5 being the highest score) about satisfaction, comfort, and communication during the session. Results RCM diagnosed 4/6 (67%) lesions correctly as BCC and 2/6 (33%) were false-positive diagnoses. The true-positive lesions had “tumor islands with palisading and clefting” and were directly managed with Mohs surgery. The false-positive lesions had “dark silhouettes” (a common false-positive feature for BCC) and underwent a shave biopsy for confirmation. The entire session ranged from 15 to 20 minutes (an average of 17.7 minutes), comparable to the reported RCM procedure time. On the questionnaire, all patients responded with the highest rating (5/5) for each question. Conclusions LIM-tele-RCM demonstrates potential advantages over the SAF method, enabling bedside diagnosis with similar diagnostic accuracy as reported in the literature and proper management. Additionally, the remote reader had access to patients’ clinical backgrounds and could engage with patients. It may also be useful for training novice RCM users and beneficial in settings where remote diagnostics are desired, such as during the COVID-19 pandemic. However, technical challenges such as image quality degradation during video streaming, poor internet bandwidth, and end user latency may impact diagnosis. Larger, multicenter studies are needed to assess the accuracy of LIM-tele-RCM for the diagnosis of BCC and other neoplastic and inflammatory lesions, and to quantify technical limitations. Acknowledgments This work was funded by the National Cancer Institute Cancer Center (Grant P30 CA008748). Conflicts of Interest None declared.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,566

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIproceedingsMême sujetNonmelanoma Skin Cancer StudiesTravaux en français237 207