The Importance of Basal Cell Carcinoma Risk Stratification and Potential Future Pathways
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Basal cell carcinoma (BCC) is the most common human cancer. Although there are surgical and topical treatments available, surgery remains the mainstay of treatment, leading to higher costs. What is needed is an accurate risk assessment of BCC so that treatments can be planned in a patient-centered manner. OBJECTIVE: In this study, we will review the literature about guidelines for the management of BCC and analyze the potential indicators of high-risk BCC. Using this risk assessment approach, we will propose pathways that will be able to optimize treatments more efficiently. METHODS: This paper presents a perspective from a skin cancer expert and clinic involved in the treatment of both simple and complex cases of BCC. It addresses the key challenges associated with accurate risk stratification prior to any treatment or procedure. Different immunohistochemical and angiogenic markers for high-risk BCC were reviewed in this study. RESULTS: The expression of interleukin-6, vascular endothelial growth factor, and mast cells within BCC correlates with its aggressiveness. Other immunohistochemical markers, such as Cyclin D1 and Bcl-2, also play a significant role-Cyclin D1 is higher in the aggressive BCC, while Bcl-2 is lower in the aggressive BCC, compared to the nonaggressive variants. CONCLUSIONS: Based on our research, we will conclude that using immunohistochemical and angiogenic markers for risk assessment and stratification of BCC can help optimize treatment, ensuring that surgical procedures are used only when necessary.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».