Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is the most common type of neoplasm worldwide. Skin cancer can be classified as non-melanoma skin cancer (NMSC) or melanoma skin cancer (MSC). NMSCs are more common lesions, and typically carry a good prognosis. MSCs are rarer, but cause the majority of skin cancer-related death and morbidity. The biggest causative factor for any skin cancer is ultraviolet radiation exposure (UVR). UVR comes from the sun or synthetic sources such as tanning beds, making it highly avoidable through behavioral change. Despite this, the incidence of skin cancer in Canada has risen over the past decades at an alarming rate. There are many levels of preventive medicine currently in place attempting to change this trend. Primary strategies include wearing hats and protective clothing, as well as avoiding peak daytime hours and tanning beds. At a secondary level, clinical skin exams and public education work to identify disease at earlier stages to make treatments more effective. Both surgical and destructive management can be effective, but success is highly dependent on the stage of disease. Even with appropriate treatment there is a risk of complications including deformity, recurrence and even death. This emphasizes the best treatment for skin cancer is prevention and further underscores the need for behavioural changes at the population level.
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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) | 0,008 | 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 ».