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Enregistrement W4410815340 · doi:10.2196/66285

Evaluation of Noninvasive Adjuncts for Early Detection of Oral Cancer in Oral Potentially Malignant Disorders and Development of Risk-Based Management Strategies: Protocol for a Prospective Longitudinal Study

2025· article· en· W4410815340 sur OpenAlexvenueno aff
Ruchika Gupta, Apurva Ratnu, Shalini Gupta, Hariprakash Hadial, Lucky Singh, Prashant Kumar Singh, Shalini Singh

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerGold standard (test)PopulationAutofluorescenceBiopsyIntensive care medicinePathologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral potentially malignant disorders (OPMDs) constitute the most important precursors of oral cancer. Histopathological examination of a biopsy from a clinically suspicious lesion is still the gold standard for the diagnosis of oral cancer. Adjunctive techniques such as autofluorescence, toluidine blue (TB), and others have been evaluated among high-risk individuals such as chronic tobacco chewers or in patients with suspicious lesions. However, evaluation of these noninvasive adjunctive techniques has not been performed in primary health care settings. Since the first point-of-contact of individuals living in rural and semiurban areas are the primary health care workers, evaluation of these noninvasive adjuncts is likely to assist and strengthen the population-wide oral cancer screening in high-burden countries such as India. OBJECTIVE: This prospective longitudinal study aims to evaluate the noninvasive adjuncts in oral cancer screening in the field settings, specifically in detecting foci of oral cancers in various OPMDs. METHODS: After staff recruitment and training, we shall conduct oral cancer screening camps in the community for the recruitment of individuals with OPMDs after obtaining informed consent. All patients with OPMD shall undergo further screening via autofluorescence and TB staining for detection of lesions suspicious of oral cancer. Sensitivity, specificity, and negative and positive predictive values of these adjunctive techniques (autofluorescence and TB) in the detection of oral cancer shall be calculated using biopsy as the gold standard. In addition, this study will also focus on the validation of the 2022 consensus guidelines on risk-based stratification and appropriate management protocols for the OPMDs at the primary and referral health care centers. Our primary outcome is the diagnostic use of autofluorescence and TB in oral cancer detection among OPMDs as well as the robustness of the risk-based management protocols for these patients. RESULTS: Participant recruitment has been initiated at all sites. Staff recruitment and training in the oral visual examination have been conducted. Procurement of the autofluorescence device is in progress. All the study sites have begun conducting oral screening camps. CONCLUSIONS: The results of this study shall provide robust evidence for the diagnostic use of autofluorescence and TB staining in early oral cancer detection among patients with OPMD. The use of these noninvasive adjuncts by primary health care providers can significantly improve oral cancer screening in our country. The validation of risk-based stratification and management of patients with OPMD shall assist in the refinement of the national guidelines for these interventions. This study has been approved by the respective ethics committee of ICMR-National Institute of Cancer Prevention and Research and the collaborating institutes. The findings of this study shall be disseminated through scientific publications in peer-reviewed journals as well as meetings with the concerned stakeholders at the district and state health departments. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66285.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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