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Enregistrement W7117556221 · doi:10.1002/hed.70148

Biopsy for Suspicious Oral Lesions: A Review From the American Head and Neck Society‐Cancer Prevention Service

2025· article· en· W7117556221 sur OpenAlexaff
James Christopher Gates, Heather Edwards, Nick Purdy, Michael Troka, Peter Varela, Quinn Self, Yingci Liu, Yusuf Dündar, Patricia Joyce Brooks, Dauren Adilbay, Andrew C. Birkeland, John D. Cramer

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsyHead and neckService (business)MEDLINEHead (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral cancer is often preceded by a precursor lesion. This presents an opportunity for early diagnosis and intervention. Method of biopsy and interpretation are not well standardized and novel methods of analysis are now being investigated. METHODS: We conducted a narrative review of PubMed/MEDLINE (last search August 31, 2025), focusing on adult oral precancerous lesions evaluated in outpatient settings. RESULTS: Incisional punch biopsy is reproducible and often provides the diagnostic information needed. However, scalpel biopsy should be considered when initial biopsy is equivocal, depth of invasion is desired, or to minimize sampling bias. Limited studies show improved sensitivity of combining saliva and plasma sampling. Targeted fluorescent imaging may aid in future biopsy site selection. AI has shown encouraging results in both automated detection of dysplasia and prediction of malignant progression, achieving performance comparable to clinically validated grading systems. CONCLUSION: This update serves to further inform biopsy of oral suspicious lesions and provide a framework for future investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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