Editorial Current Treatments for Skin Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is a common cancer affecting a large population of Caucasians around the world. The best treatmentresult can only be achieved by a multidisciplinary team to evaluate all host, tumor and treatment factors carefully ina particular case scenario.The thematic issue includes overviews of non-melanoma skin cancers, melanoma and Merkel cell carcinoma.The pattern of care review reflects how skin cancer is cared for in North America, such as Canada and in Europe,such as France. The paper on treatment decisions illustrates how to approach a case and make decision for treatment.The review on the role of different specialties in the team gives a broad coverage particularly from the surgicalperspective. Reviews on radiotherapy, photodynamic therapy and systemic therapy are excellent, covering latestresearch results and conference abstracts. The whole issue can be used at the point of care by selecting the subtopics.Readers will have enough information by reading the subtopics without going through the whole review to getthe most relevant advice.Health care professionals in practice and in training will find this issue helpful at the point of care. It is potentiallyuseful for preparation of professional examinations since almost all boards or colleges for specialties testcompetence on skin cancer management. At the point of care, this issue contains clinical pearls and experience fromdifferent authors. It will also form the basis of local guideline development.Without the dedicated contribution of all authors and reviewers, this issue would not be possible. We also wouldlike to thank our patients who inspire us to pursue more knowledge in this common cancer.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,027 |
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 ».