Early Malignant Melanoma Detection, Especially in Persons with Pigmented Skin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Early detection of malignant melanoma is associated with better survival and clinical outcomes. Visual skin inspection is part of melanoma lesion assessment, but clinicians often have difficulty identifying lesions in persons with darker skin tones (eg, Fitzpatrick type 5 [brown] and type 6 [black] skin). There is also a lack of knowledge about the skin sites that are best to evaluate in persons with darkly pigmented skin (eg, the plantar surface of the feet, palms of the hand, and under the nail plate). These limitations can lead to a delay in diagnosis with potentially poor prognostic outcomes. In this article, the authors identify relevant literature to increase awareness for the presence of early signs of malignant melanoma in all skin types. Patient empowerment includes lifestyle adaptations, such as conducting regular skin and foot self-examinations to detect melanoma signs and applying sun protection on feet. GENERAL PURPOSE To present a comprehensive gap analysis of podiatric melanoma literature. TARGET AUDIENCE This continuing education activity is intended for physicians, physician assistants, nurse practitioners, and nurses with an interest in skin and wound care. LEARNING OBJECTIVES/OUTCOMES After participating in this educational activity, the participant will:1. Select the appropriate assessment techniques for screening patients, especially those with skin of color, for melanoma.2. Compare and contrast the various types of melanoma.3. Discuss the results of the literature review that offer insight to clinicians screening patients for melanoma.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».