Effective treatment depth of photodynamic therapy after partial debulking of nodular basal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Significance Tumor debulking before topical photodynamic therapy PDT increases the efficiency, however, this raises question of how much of the residual lesion is actually treated. Approach BCC thickness was measured before and after debulking by ultrasound and related to PDT effectiveness. The debulked material was histologically evaluated, and 30 days after treatment, a 2 mm punch biopsy were performed. Results The thickness measured by ultrasound before and after debulking ranged from 0.9 to 2.3 mm(mean 1.8±0.4mm) and from 0.5 to 1.9 mm(mean 1.3±0.3mm), respectively. This represents a 30%reduction in lesion thickness(0.6±0.3mm average debulking depth)(p<0.001). Clearance rate was 86%, however, lesions less than 1.4mm thick after debulking had 100% clearance. Conclusions Obtaining the precise thickness of BCC using ultrasound imaging could allow successful PDT treatment of thicker BCC lesions as long as the post-debulking thickness is <2 mm, with complete clearance being achievable at <1.4 mm, suggesting that the use of ultrasound imaging is a valuable adjunct for the precise use of PDT in nodular BCC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».