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Enregistrement W4307967231 · doi:10.1001/jamadermatol.2022.4590

Follow-up of Patients With Keratinocyte Carcinoma

2022· review· en· W4307967231 sur OpenAlexaff
Sara Mirali, Evan Tang, Aaron M. Drucker, Irina Turchin, Melinda Gooderham, N. J. Levell, Jennifer Beecker, Robert Bissonnette, Helen Catherall, Jo‐Ann Lapointe McKenzie, Nicole A. Hawkins, Chih-ho Hong, Sunil Kalia, Kim Papp, An‐Wen Chan

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOttawa HospitalWomen's College HospitalQueen's UniversityInnovaderm (Canada)Probity Medical ResearchUniversity of British ColumbiaSKiN HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBasal cell carcinomaGuidelineMEDLINECritical appraisalSkin cancerDermatologyBasal cellInternal medicineCancerPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Patients treated for cutaneous squamous cell carcinoma (SCC) and basal cell carcinoma (BCC), collectively called keratinocyte carcinoma (KC), are at risk for recurrence, metastasis, and additional primary cutaneous malignant neoplasms. It is unclear how often patients should be seen for follow-up skin examination after initial treatment of KC. Objective: To summarize the recommendations and evaluate the methodological quality of clinical practice guidelines for dermatologic follow-up of patients with BCC and invasive SCC. Evidence Review: PubMed, MEDLINE, and Embase were searched for relevant articles published from January 2010 to March 2022. Search terms included guideline, squamous cell carcinoma, and basal cell carcinoma. National or international guidelines containing recommendations for follow-up frequency after a diagnosis of localized cutaneous KC were included. Quality was assessed using the 6 domains of the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation II (AGREE II) tool: (1) scope and purpose; (2) stakeholder development; (3) rigor of development; (4) clarity of presentation; (5) applicability; and (6) editorial independence. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis Protocols (PRISMA-P) was used to guide study reporting. Findings: Among the 14 guidelines meeting eligibility criteria, there was little consensus on the appropriate follow-up frequency after initial KC treatment. Overall duration of follow-up ranged from a single posttreatment visit to lifelong surveillance. Most guidelines stratified their recommendations by recurrence risk. For low-risk BCC and guidelines that did not stratify by risk, follow-up recommendations ranged from every 6 to 12 months. For high-risk BCC, 1 guideline suggested follow-up every 3 months, while 4 recommended every 6 months. For low-risk SCC, 5 guidelines recommended annual follow-up; 3 guidelines, every 6 months; and 1 guideline, every 3 months. For high-risk SCC, recommendations included a range of follow-up frequencies, spanning every 3 months (n = 5 guidelines), 4 months (n = 1), 6 months (n = 6), or annually (n = 4). One guideline did not use risk stratification and recommended annual screening. The highest scoring AGREE II domain was "scope and purpose," which assessed the guideline's overall objectives, and the lowest scoring was "applicability," which assessed barriers and facilitators to implementation. Conclusions and Relevance: The findings of this systemic review highlight variations in follow-up recommendations for patients after initial treatment for KC. Randomized clinical trials are needed to define an optimal follow-up regimen.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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