Clinical Features Associated With Malignant Transformation of Low‐Grade Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inferring risk for malignant transformation (MT) in patients with lesions diagnosed as mild or moderate oral epithelial dysplasia (low-grade OED) remains challenging. We developed two models assessing the risk of progression to high-grade OED (severe dysplasia or carcinoma in situ) or OSCC in patients with low-grade OED lesions. METHODS: We included demographic, risk habit and clinical data from participants with low-grade OED lesions enrolled in the BC Oral Cancer Prevention Program's Oral Cancer Prediction Longitudinal study. Cox proportional hazard models were fit to estimate the effects of anatomic site and toluidine blue findings and adjusted for confounders, as both are associated with MT in the literature but without a North American-specific cohort analysis. Our primary model included both variables of interest. A secondary model included only anatomic site since toluidine blue is not in widespread use. RESULTS: Five hundred and thirty-four participants with 605 lesions met final inclusion criteria, with 339 mild and 266 moderate OED at baseline. In the primary model, lesions at a high-risk anatomic site or with positive toluidine blue staining were associated with a 2.6 and 2.4-fold increased risk of progression, respectively. In the second model that did not incorporate toluidine blue, high-risk anatomic site remained a highly associated risk factor (2.7-fold increased risk of progression). CONCLUSION: Lesion anatomic site is associated with higher risk of MT for the general practitioner, while a specialist with access to toluidine blue results can assume additional risk associated with positive staining. These models may inform decisions for surveillance and intervention for OED.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».