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Enregistrement W4247619157 · doi:10.1158/1538-7445.am2019-4223

Abstract 4223: Conducting community oral cancer screening among South Asians in British Columbia

2019· article· en· W4247619157 sur OpenAlexaffabout
Leigha D. Rock, Madhurima Datta, Denise M. Laronde, Anita Carraro, Jagoda Korbelik, Alan Harrison, Martial Guillaud

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerArecaStage (stratigraphy)PathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Globally, more than 300,000 cases of oral cancer are diagnosed annually. South Asian countries, such as India, bear the brunt of this disease due to rampant use of chewing tobacco, betel quid and areca nut. BC has a high proportion of South Asian immigrants. Oral cancer has a high mortality rate (~50% 5-year survival) due to the advanced stage at which it is often diagnosed. It is purported that the majority of oral cancers develop from oral potentially malignant lesions (OPML). While lesions can be easily detected by oral health care providers, it can be challenging to differentiate benign lesions from OPML. DNA aneuploidy has been shown to be an effective marker to predict malignant transformation in OPML. Quantitative cytology (QC) studies DNA content (ploidy) and nuclear morphometric changes within the cell. The aim of this project is to assess the need for oral cancer screening in South Asians in BC and to validate QC as an adjunct screening device in a predominantly South Asian community screening setting to assess its effectiveness in identifying high-risk lesions among visually suspicious lesions. Methods: Demographic information (gender, age, country of birth, ethnicity, risk habit information and dental usage) were collected at the time of screening. Extraoral, intraoral and fluorescence visualization (FV) examinations were conducted. Buccal mucosal brushings were collected from each participant. Brushings were also collected from lesions or areas that had a loss of fluorescence. Thin-layer cytology slides were prepared and stained using Feulgen Eosin. Slides were scanned using the Cancer Imaging Scanner at BC Cancer using machine learning classification algorithms to identify single, in-focus epithelial nucleus. Cells are classified based on DNA ploidy and malignant associated changes. Results: 307 participants were screened of which 303 were eligible. More than 99% of the participants were South Asian or Asian. 104 (34%) lesions were documented: 45 (15%) were high risk (white or red lesions, lichen planus (LP)) and 59 (19%) were low risk (trauma, candidiasis, aphthous ulcers). Twenty participants (7%) were suspected to have high-risk OPMLs (not LP): 12 were referred directly to our Next Gen Oral Dysplasia clinic for biopsy, while 8 were reassessed at 3 weeks. Chewing tobacco was found to be strongly associated with lesion presence (p<0.01). QC analysis is ongoing for 320 samples. To date, 5 biopsies have been performed resulting in 1 mild dysplasia, 1 severe dysplasia and 3 hyperplasia. Conclusion: South Asians in BC were found to be at high risk for OPMLs. QC may help to improve the sensitivity and specificity of oral cancer screening by distinguishing false FV positive inflammatory lesions from high-risk lesions. Citation Format: Leigha D. Rock, Madhurima Datta, Denise M. Laronde, Anita Carraro, Jagoda Korbelik, Alan Harrison, Martial Guillaud. Conducting community oral cancer screening among South Asians in British Columbia [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 4223.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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