Concordancia entre especialistas. ¿Cómo podemos saber si tenemos una GT representativa para entrenar una red neuronal? Un estudio centrado en el Carcinoma Basocelular (BCC)

El cáncer de piel no melanoma más común es el carcinoma basocelular, BCC, del inglés basal cell carcinoma, con una incidencia entorno al 70% con unos criterios muy objetivos. Tener una verdad de referencia (GT, del inglés Ground Truth) adecuada es algo primordial a la hora de entrenar un modelo de Inteligencia Artificial (IA). En este estudio se pretende analizar la fiabilidad de la verdad de referencia de los patrones BCC presentes en una lesión ya que estos patrones dermatoscópicos no pueden ser validados por biopsia. Se recogieron los diagnósticos de los criterios BCC de 204 lesiones de cuatro dermatólogos distintos. Con ello se realizó un estudio de concordancia entre evaluadores haciendo uso de la Distancia de Hamming y de los coeficientes Cohen Kappa y Fleiss Kappa. De acuerdo con los valores de kappa obtenidos, se obtuvo un acuerdo moderado entre los dermatólogos 1 a 3 para los patrones Pigment Network, Ulceration y Arborizing Telangiectasia. Pero para los patrones Maple Leaf, Multiple Blue-gray Globules y Blue-gray Ovoid Nest se obtuvo un acuerdo en torno a 0.5 El acuerdo entre el dermatólogo 4 y los demás fue menor que 0.4 para todos los patrones. Esto sugiere la necesidad de emplear técnicas para inferir la verdad de referencia a partir de varios observadores o de entrenar a la red con probabilidades en lugar de con verdades absolutas.Este trabajo ha sido realizado gracias a la financiación obtenida mediante los siguientes proyectos e instituciones: Proyectos de Generación de Conocimiento 2021 del Ministerio de Ciencia e Innovación (PID2021-127871OB- I00) y Proyecto de Excelencia de la Junta de Andalucía en el ámbito del Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación PAIDI 2021 (PROYEXCEL_00889)

Cutaneous reactions after SARS-CoV-2 vaccination: a cross-sectional Spanish nationwide study of 405 cases.

Cutaneous reactions after severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) vaccines are poorly characterized. To describe and classify cutaneous reactions after SARS-CoV-2 vaccination. A nationwide Spanish cross-sectional study was conducted. We included patients with cutaneous reactions within 21 days of any dose of the approved vaccines at the time of the study. After a face-to-face visit with a dermatologist, information on cutaneous reactions was collected via an online professional survey and clinical photographs were sent by email. Investigators searched for consensus on clinical patterns and classification. From 16 February to 15 May 2021, we collected 405 reactions after vaccination with the BNT162b2 (Pfizer-BioNTech; 40·2%), mRNA-1273 (Moderna; 36·3%) and AZD1222 (AstraZeneca; 23·5%) vaccines. Mean patient age was 50·7 years and 80·2% were female. Cutaneous reactions were classified as injection site ('COVID arm', 32·1%), urticaria (14·6%), morbilliform (8·9%), papulovesicular (6·4%), pityriasis rosea-like (4·9%) and purpuric (4%) reactions. Varicella zoster and herpes simplex virus reactivations accounted for 13·8% of reactions. The COVID arm was almost exclusive to women (95·4%). The most reported reactions in each vaccine group were COVID arm (mRNA-1273, Moderna, 61·9%), varicella zoster virus reactivation (BNT162b2, Pfizer-BioNTech, 17·2%) and urticaria (AZD1222, AstraZeneca, 21·1%). Most reactions to the mRNA-1273 (Moderna) vaccine were described in women (90·5%). Eighty reactions (21%) were classified as severe/very severe and 81% required treatment. Cutaneous reactions after SARS-CoV-2 vaccination are heterogeneous. Most are mild-to-moderate and self-limiting, although severe/very severe reactions are reported. Knowledge of these reactions during mass vaccination may help healthcare professionals and reassure patients