Basal cell carcinoma - the most common form of skin cancer. Methods of treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Basal cell carcinoma is the most common form of skin cancer. The lifetime risk is estimated as 33% to 39% in white men and 23% to 28% in white women. Because of that it is a very crucial disease for public health. In this article will be described main pathways of treatment which are especially recommended and are the most wide used for different types of basal cell carcinoma. Main division of interventions type used in treatment of basal cell carcinoma are surgical (physical) and non-surgical (medical). Surgical (physical) includes surgical standard excision, Mohs micrographic surgery, curettage and cautery, cryosurgery and laser therapy (ablative lasers, pulsed dye lasers). Non-surgical (medical) includes radiotherapy, topical imiquimod, topical 5- fluorouracil, photodynamic therapy, intralesional interferon. Aim of study: Literature review of the most recommended treatment of basal cell carcinoma. State of knowledge: In this publication will be desribed a current state of knowledge about basic and the most crucial basal cell carcinoma treatment. Conclusion: Because of incidence rate of basal cell carcinoma which is very high- there are many reports about treatment of this disease. Treatment of this disease, especially among low risk patients, is very effective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».