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Enregistrement W4415945845 · doi:10.1007/s40123-025-01267-z

From Scalpel to Syringe: Intralesional Interleukin-2-Based Therapy is Effective for Locally Advanced Periocular Cutaneous Squamous Cell Carcinoma

2025· article· en· W4415945845 sur OpenAlexaff
Sorayya Seddigh, F. K. T. Lee, Dejan Vidovic, Jennette R. Gruchy, Carman A. Giacomantonio, Ahsen Hussain

Notice bibliographique

RevueOphthalmology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal cellCarcinomaRadiation therapySkin cancerBasal cell carcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC) is a common eyelid malignancy that is typically treated by surgical excision. Locally destructive periocular cSCC may not be amenable to surgery in cases where extensive resection would result in structural or functional compromise. METHODS: We report the first series of biopsy-confirmed periocular cSCC cases treated with intralesional interleukin-2 (IL-2)-based therapy. RESULTS: Treatment courses for five patients are summarized, with one representative case detailed here. A 74-year-old man presented with a large, painful, centrally pedunculated mass on the left upper eyelid, measuring 5.5 cm by 2.5 cm. Mass excisional biopsy and reconstruction revealed moderately differentiated invasive SCC involving deep and peripheral margins. Given the risks associated with further resection, the patient opted to pursue local immunotherapy. He received five doses of intralesional IL-2 every 2 weeks. The lesion was completely clinically cleared at 6 weeks, and there was no recurrence noted at 15-month follow-up. CONCLUSION: Local intralesional IL-2-based therapy may be a treatment option for periocular cSCC in cases that may result in significant functional or aesthetic compromise, or in those who have failed prior standard of care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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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