Usurpation d’identité clinique : Carcinome spinocellulaire de la paupière diagnostiqué antérieurement comme une bosse oculaire
Bibliographic record
Abstract
Les tumeurs malignes de la paupière sont souvent difficiles à diagnostiquer à un stade précoce et peuvent poser un défi sur le plan clinique. En raison de la prévalence élevée des cancers de la peau périoculaire, les cliniciens doivent être très attentifs dans leur évaluation des lésions cutanées. Un homme de 83 ans sans aucun antécédent de tumeur maligne présentait une lésion non cicatrisante et en croissance rapide de la paupière inférieure gauche. Après une référence en oculoplastique, on a diagnostiqué chez le patient un carcinome spinocellulaire sans métastase ni invasion des tissus de la couche profonde. La prise en charge a nécessité une exentération orbitaire gauche, suivie d’une radiothérapie. Ce cas illustre l’évolution clinique et la nature invasive du carcinome spinocellulaire périoculaire. Bien que ce carcinome puisse se présenter sous diverses formes, la plupart sont des lésions hyperkératosiques indolores qui évoluent et deviennent progressivement ulcéreuses. Il est essentiel d’avoir des antécédents détaillés et de procéder à un examen clinique minutieux pour détecter la malignité en temps opportun.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".