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Enregistrement W4401147678 · doi:10.1016/j.bjps.2024.07.063

Margin status of basal cell carcinoma: What can be done better?

2024· article· en· W4401147678 sur OpenAlexaff
Kathryn Uhlman, Michael Bonert, Kimberley Yuen, Forough Farrokhyar, Achilleas Thoma

Notice bibliographique

RevueJournal of Plastic Reconstructive & Aesthetic Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMargin (machine learning)Basal cell carcinomaAmbiguityMedicineCompleteness (order theory)General surgeryBasal cellSurgeryPathologyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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