The Current State of Clinical Diagnostic Algorithms for Mucosal Oral Lesions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosing oral lesions remains challenging for many dentists. Despite the availability of diagnostic algorithms, there is a dearth of comprehensive evidence synthesis and a discussion on their clinical and pedagogical applicability. METHODS: A scoping review was conducted to identify: (1) algorithms or flow diagrams that help clinicians to diagnose oral lesions in a clinical setting without additional software; (2) publications in English; (3) all age groups; (4) algorithms for oral lesions of soft tissue only. We excluded those that are: (1) black-box; (2) required additional tests; (3) older versions; (4) for non-mucosal lesions, and (5) intended for self-screening. A keyword and MeSH term search was performed across three peer-reviewed publication databases and gray literature. RESULTS: Seventeen algorithms from 15 peer-reviewed manuscripts and 1 online course were identified. Most studies did not mention how the algorithms were developed, and none had been validated in a clinical setting. The algorithms often focused on one or two types of lesions and were incomplete in differential diagnoses. CONCLUSION: Few clinical diagnostic algorithms for oral lesions are available in the literature. Notably, there are no validated and comprehensive clinical diagnostic algorithms for oral mucosal lesions.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».