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Enregistrement W4407151568 · doi:10.1016/j.jcjo.2025.01.008

Clinicopathological comparison of benign eyelid tumours in tertiary care centers in Lima and Montreal from 2010 to 2019

2025· article· en· W4407151568 sur OpenAlexaffvenueabout
Katherine Jara, Emma Youhnovska, Emily Marcotte, Lelia Marroquín, J. González-Granda Villalobos, Erick Urbano, Jose Velasco-Stoll, Pedro Muro, Christian El‐Hadad, Bryan Arthurs, Miguel N. Burnier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Ophthalmology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistopathologySeborrheic keratosisEyelidMedicineDermatologyDermatopathologyMedical diagnosisOphthalmic pathologyPathologyMelanocytic nevusNevusNeuro-ophthalmologyMelanomaSurgeryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The eyelids are complex structures composed of various tissues. As such, a wide array of lesions exist that affect the eyelids. Clinical diagnosis of these lesions is essential to differentiate benign from malignant ones. Although accurate, some cases are misdiagnosed. Histopathology remains the crucial step in the final diagnosis of eyelid lesions. The objective of the study is to describe and compare the clinicopathological diagnosis of benign eyelid tumours between two tertiary care centers, one in South America and the other in North America, from 2010 to 2019. METHODS: We reviewed 1 935 tumours at the McGill University Health Centre (MUHC)-McGill University Ocular Pathology and Translational Research Laboratory and 1 256 tumours collected at "Dr. Jose Antonio Avendaño Valdez" Ocular Pathology at the Instituto Nacional de Oftalmologia Peru (INO) (2010-2019). Demographic information and clinical and histopathological diagnoses were collected in an anonymized fashion. RESULTS: The average age was 61.04 years at MUHC and 47.44 years at INO, benign tumours accounted for 78.11 % and 79.84%, respectively. The three most frequent benign tumour were squamous cell papilloma, nevus, and seborrheic keratosis at both sites. Lesions most commonly affected the upper and lower eyelid. 2.32% at the MUHC and 1.35% at the INO of cases were clinically misdiagnosed as benign tumours but confirmed malignant by histopathology. CONCLUSION: The most common lesions were squamous cell papilloma, nevus, and seborrheic keratosis, although the most common diagnosis varied, likely due to environmental factors differing at each site. Histopathology is essential for the accurate diagnosis of eyelid tumours.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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