Margin status of basal cell carcinoma: What can be done better?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Guidelines on clinical margins for basal cell carcinoma (BCC) excisions were recently published, yet the ambiguity regarding the margin continues for surgeons and pathologists. The purpose of this study was to determine the incomplete excision rate of BCC, determine the factors associated with incomplete excision, and evaluate the completeness of reporting between surgeon and pathologist. METHODS: A single-center retrospective analysis was conducted on pathology reports from single excisions of BCC specimens between January 1, 2019 to December 31, 2020. The primary outcome was the incomplete excision rate (positive margins) as reported by pathologist. Logistic regression was used to determine the relationship between incomplete excision rate and anatomical location, pathologist, and surgeon. The completeness of surgeon pathology requisition forms was evaluated qualitatively. RESULTS: Seven hundred and fifty-six pathology reports were included. The incomplete excision rate was 12% (n = 94). The most common site of incomplete excision was head and neck (n = 87, 15%), followed by trunk (n = 5, 7%), and extremities (n = 2, 2%). Five hundred and seventy-nine specimens from 6 surgeons and 9 pathologists were included in the logistic regression analysis. The Wald test showed that the location was significantly associated with incomplete excision (p < 0.05), whereas surgeon and pathologist reports were not (p > 0.05). Regarding missing information, only 47 (6%) pathology reports included "excision" in the requisition form. Four hundred and three (53%) specimens had no clinical history. CONCLUSIONS: The incomplete excision rate found in this study falls within the report range in the literature. Neither surgeon nor pathologist had significant association with incomplete excision. Incomplete excision rate of BCC may be inflated owing to the lack of standardization in requisition form and pathology reporting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».