简介:背景:迄今尚无有关希腊皮肤黑色素瘤(CM)发病率的报道。本文提供了1999--2002年间希腊南部克利特岛人群发生CM的流行病学资料,并试图与意大利人群的相应资料进行比较。方法:对1999--2002年间首次被诊断为原发性皮肤黑色素瘤的102例克利特本土患者进行调查,由2名有经验的皮肤科医师对全部患者进行完整的皮肤科检查。统计克利特岛总体人群的CM原始发病率及年龄标准化发病率,以及岛内4个辖区各自的CM发病率。结果:希腊人群的CM年龄标准化发病率男性为4.6/10万人年,女性为4.7/10万人年。4个辖区的原始发病率之间无显著统计学差异。克利特岛CM患者和意大利CM患者在以下方面存在明显的统计学差异:性别,发病年龄,发病部位,CM组织学类型,毛发颜色,日光照射后皮肤反应,15岁前日光晒伤史,是否存在晒斑,普通痣的总体数量等。结论:克利特岛CM的发病率高于希腊全国的估计发病率,但与欧洲南部其他国家CM的发病率相当。
简介:背景:有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准(通常为ABCD规则)早期诊断黑色素瘤的正确率可达64%~80%,诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法,只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤,作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣,并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法:分析132处黑色素细胞皮损(23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣)的数字图像特征,包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量:几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误,因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数,以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式,随后5变量模式被削减为3变量模式,且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式,并通过受试者工作特性(ROC)曲线图比较其与5变量模式的精确度,结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果:并非全部变量均对此模式有用,故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数,计算预测性公式,用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60.9%,特异度为95.4%,总精确度达89.4%(概率水平O.5),有8%的假阴性结果。结论:通过数字图像处理系统和发展数字预测模式,采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤,没有必要使用昂贵或复杂的设备,仅使用价格合适的便�