Diagnostic efficiency of the main dermatoscopic symptoms and algorithms for detecting skin melanoma

封面

如何引用文章

全文:

详细

AIM: to assess the diagnostic accuracy of the main dermatoscopic signs and algorithms used to diagnose skin melanoma.

MATERIALS AND METHODS: To assess the diagnostic effectiveness of the performed dermatoscopy in detecting skin melanoma, the main dermatoscopic signs that occur in this disease were identified: atypical pigment network, atypical globules, asymmetry of pigmentation and structure, asymmetric stripes, asymmetric zones of hyperpigmentation (spots), blue-white (white-blue) veil, graininess, scar-like foci of depigmentation, white shiny stripes, negative pigment network. The study was carried out based on the analysis of 34 archival dermatoscopic images of melanocytic skin lesions with a morphologically verified diagnosis (11 melanomas and 23 melanocytic nevi). In addition, a comparison was made of the indicators of the diagnostic efficiency of two main dermatoscopic algorithms used in the diagnosis of skin melanoma: the algorithm “by 3 signs” and “by 7 signs”. For this, 186 archived dermatoscopic images of melanocytic skin lesions were analyzed. All patients included in the study were examined and treated at the clinic for skin and venereal diseases in the period from 2015 to 2019. The study was carried out using a HEINE DELTA 20 Plus dermatoscope in immersion mode and in cross-polarization.

RESULTS: The following dermatoscopic features had the highest diagnostic efficiency for the diagnosis of skin melanoma: blue-white veil (86.8%), asymmetry of pigmentation and structure (82.6%), and white shiny stripes (72.8%). The diagnostic efficiency of the “3 signs” algorithm was 93.0%, the “7 signs” algorithm – 90.5%.

CONCLUSION: Diagnostic algorithms for confirming melanoma can be successfully used by both general practitioners and medical specialists (dermatologists, oncologists). In this case, it is preferable to use the three signs algorithm at the initial admission of patients as a screening option, and the seven-signs algorithm by experienced specialists in the field of dermatoscopy to confirm the diagnosis (4 figures, 3 tables, bibliography: 11 refs).

全文:

##article.viewOnOriginalSite##

作者简介

Maksim Mamunov

S.M. Kirov Military Medical Academy of the Russian Defense Ministry

编辑信件的主要联系方式.
Email: mamunov_maksim@mail.ru
SPIN 代码: 8555-7954

6th year cadet

俄罗斯联邦, 6, Akademika Lebedeva str., Saint Peterburg, 194044

Aleksandr Patrushev

S.M. Kirov Military Medical Academy of the Russian Defense Ministry

Email: alexpat2@yandex.ru
SPIN 代码: 1367-5580

MD, PhD (Medicine)

俄罗斯联邦, 6, Akademika Lebedeva str., Saint Peterburg, 194044

参考

  1. MacKie RM, Hauschild A, Eggermont AM. Epidemiology of invasive cutaneous melanoma. Ann Oncol. 2009;20(S6):1–7. doi: 10.1093/annonc/mdp252
  2. Meyle KD, Guldberg P. Genetic risk factors for melanoma. Hum. Genet. 2009;126(4):499–510. doi: 10.1007/s00439-009-0715-9
  3. Mistry M, Parkin DM, Ahmad AS, Sasieni P. Cancer incidence in the United Kingdom: projections to the year 2030. Br J Cancer. 2011;105(11):1795–1803. doi: 10.1038/bjc.2011.430
  4. Kaprin AD, Starinskiy VV, Petrova GV, ed. The state of cancer care for the population of Russia in 2018. Moscow: MNIOI im. P.A. Gercena – filial FGBU “NMIC radiologii” Minzdrava Rossii Publishing House; 2019. 236 p. (In Russ.)
  5. Demidov LV, Sinel’nikov IE, Nazarova VV, et al. Early diagnosis of cutaneous melanoma: implication and application of dermoscopy in clinical practice. Rossijskij onkologicheskij zhurnal. 2013;(5):4–11. (In Russ.)
  6. Pankratov VG, Revotyuk AA. Dermatoscopy of pigmented skin formations – a non-invasive test for the differential diagnosis of skin melanoma with other pigmented neoplasms. Meditsinskiye novosti. 2011;(4):6–12. (In Russ.)
  7. Samtsov AV, Belousova IE, Khayrutdinov VR, Zhukov AS. The improvement diagnosis of oncological diseases with application of telemedical technologies in the russian armed forces. 3-y aziatsko-tikhookeanskiy kongress po voennoy meditsine (3rd Asia-Pacific Congress on Military Medicine). Materials of the Congress. 2016: 150–151. (In Russ.)
  8. Vestergaard ME, Macaskill P, Holt PE, Menzies SW. Dermoscopy compared with naked eye examination for the diagnosis of primary melanoma: a meta-analysis of studies performed in a clinical setting. Br J Dermatol. 2008;159(3):669–676. doi: 10.1111/j.1365-2133.2008.08713.x
  9. Argenziano G, Ferrara G, Francione S, et al. Dermoscopy – the ultimate tool for melanoma diagnosis. Semin Cutan Med Surg. 2009;28(3):142–148. doi: 10.1016/j.sder.2009.06.001
  10. Benvenuto-Andrade C, Dusza SW, Agero AL, et al. Differences between polarized light dermoscopy and immersion contact dermoscopy for the evaluation of skin lesions. Arch Dermatol. 2007;143(3):329–338. doi: 10.1001/archderm.143.3.329
  11. Khizha VV, Movchan KN, Kuzin AA, et al. Statistical data of cancer cases in saint-petersburg within 2015–2016. Vestnik Rossiyskoy voyenno-meditsinskoy akadtmii. 2017;4(60):120–122. (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Mamunov M.V., Patrushev A.V., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».