Técnicas adyuvantes en la exploración del cáncer oral y diagnóstico de lesiones. Una revisión sistemática de la literatura
Bibliographic record
Abstract
Introduccion: En las ultimas decadas han surgido tecnicas adyuvantes que pueden facilitar la deteccion precoz de lesiones malignas y premalignas orales (LMPO). Metodos: Los autores llevaron a cabo una revision sistematica de la literatura en lengua inglesa para evaluar la efectividad del azul toluidina (AT), ViziLite Plus con AT (Zila Pharmaceuticals, Phoenix), VixiLite (Zila Pharmaceuticals), Microlux DL (AdDent, Danbury, Conn.)Orascoptic DK (Orascoptic, a Kerr Company, Middleton Wis), VELscope (LED) Dental, White Rock, British Columbia, Canada) y OralCDx (OralCDx Laboratories, Sufren NY.) en las biopsias por cepillado. Resumieron los datos acerca del diseno de estudios, muestras y caracteristicas del grupo de estudio, intervenciones, resultados comunicados y precision diagnostica de los medios adyuvantes a partir de 23 articulo que cumplieron los criterios de inclusion y exclusion, incluyendo la disponibilidad de los resultados histologicos. Resultados: La mayor base de evidencia fue para el AT. Se encontro un numero limitado de estudios disponibles con ViziLite, ViziLite Plus con AT y OralCDX. Se han llevado a cabo estudios con VELscope fundamentalmente para evaluar los margenes de lesiones en LMPO conocidas. Los autores no identificaron estudios sobre Microlux DL u Orascoptic DL. Los disenos de los estudios presentaron varias limitaciones en su aplicabilidad a la practica general, incluyendo la inclusion de poblaciones de alto riesgo y de exploradores expertos. Conclusiones: Hay evidencias de que el AT es efectivo como tecnica diagnostica adyuvante en su utilizacion en poblaciones de alto riesgo y con lesiones mucosas de sospecha. El OralCDX es util en la evaluacion de cambios displasicos en lesiones con sospecha clinica; sin embargo, dados los criterios de inclusion, se cuenta con datos insuficientes para evaluar su utilidad en lesiones mucosas inocuas. Globalmente, no existen suficientes pruebas para soportar o refutar la utilizacion de tecnicas de exploracion adyuvantes de naturaleza visual. Implicaciones practicas: Dada la inexistencia de datos sobre la efectividad de las tecnicas adyuvantes de deteccion de cancer en los dispositivos de practica odontologica general, los clinicos deben confiar en la exploracion meticulosa de la mucosa oral apoyandose en la derivacion al especialista y/o biopsia de tejido para emitir el diagnostico de LMPO.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".