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 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 | 0,031 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».