Clinicopathological comparison of benign eyelid tumours in tertiary care centers in Lima and Montreal from 2010 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».