"Совершенствование онкологической помощи по ранней диагностике меланомы кожи" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Неретин Евгений Юрьевич

• Неретин Евгений Юрьевич
• доктор наук
• 2023

Оглавление диссертации доктор наук Неретин Евгений Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1 Современное состояние ранней диагностики меланомы кожи и пути ее оптимизации

1.2 Современные представления о причинах и механизмах развития меланомы кожи

1.3 Некоторые аспекты эпидемиологии меланомы кожи в мире, Российской Федерации и Самарской области

1.4 Особенности диагностики и дифференциальной диагностики меланомы

1.5 Частые ошибки в диагностике меланомы кожи

1.6 Возможности применения мультимодальных систем в комплексном подходе к ранней диагностике меланомы кожи

Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Дизайн исследования

2.2 Статистические методы исследования

2.3 Аппаратная и материально-техническая часть

2.4 Используемые системы классификации опухолей кожи

2.5 Ретроспективный этап. Характеристика групп наблюдения

2.6 Повышение уровня онкологической настороженности у врачей с использованием авторской программы

2.6.1 Характеристика обучения, группы, места обучения

2.6.2 Характеристика авторской базы данных пациентов

2.7 Диагностические методы обследования пациентов

2.7.1 Разработанные авторские методики исследования

2.7.2 Применение авторских медико-социальных методик на различных этапах обследования

2.7.3 Физикальное обследование

2.7.4 Фотодокументация пигментных новообразований кожных покровов (обзорное фотографирование, цифровая дерматоскопия)

2.7.5 Общеклинические обследования

2.8 Методика формирования предварительного диагноза

Глава 3. АНАЛИЗ ПРИЧИН ЗАПУЩЕННЫХ СЛУЧАЕВ И ВЫСОКОЙ ОДНОГОДИЧНОЙ ЛЕТАЛЬНОСТИ У ПАЦИЕНТОВ С МЕЛАНОМОЙ КОЖИ В САМАРСКОМ РЕГИОНЕ

3.1 Анализ причин запущенных случаев и одногодичной летальности

3.2 Анализ одногодичной летальности пациентов с меланомой кожи

3.3 Социальный портрет пациента с меланомой кожи в Самарском регионе

Глава 4. ПОВЫШЕНИЕ ОНКОЛОГИЧЕСКОЙ НАСТОРОЖЕННОСТИ У ВРАЧЕЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ НОВООБРАЗОВАНИЙ КОЖИ

4.1 Анализ возможности визуальной диагностики меланомы кожи врачами первичного контакта лечебно-профилактических учреждений прикрепления

4.1.1 Неоптимальная диагностика меланомы кожи

4.2 Разработка программы обучения врачей по клинической и дерматоскопической диагностике меланомы кожи

4.2.1 Оценка эффективности различных форматов обучения ранней диагностике меланомы кожи

4.2.2 Модель обучения - мастер-класс

4.2.3 Модель обучения - авторский курс

4.2.4 Сравнение результатов обучения с использованием разработанной авторской методики и мировым опытом за период с 2016 г. по 2020 г. (по данным литературы)

4.2.5 Оптимальная диагностика меланомы кожи. Практическое применение приобретенных навыков диагностики

Глава 5. РАЗРАБОТКА МУЛЬТИМОДАЛЬНОИ СИСТЕМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ МЕЛАНОМЫ КОЖИ

5.1 Разработка программного продукта - экспертной системы определения группы риска развития меланомы кожи

5.2 Описание методики испытаний авторской компьютерной программы и контрольного примера

5.3 Разработка экспертной системы на основе анализа фотографий

5.4 Мультимодальная технология диагностики меланомы кожи. Применение в практическом здравоохранении

5.4.1 Практическое применение мультимодальной технологии в ранней диагностике меланомы кожи

5.4.2 Анализ результатов неявки пациентов на лечение

5.4.3 Применение мультимодальной технологии в крупном регионе

5.4.4 Использование агента мультимодальной системы - авторской экспертной системы диагностики меланомы кожи на основе искусственного интеллекта

5.4.5 Оценка уровня знаний о меланоме кожи и злокачественных новообразованиях самими пациентами Самарской области

5.4.6 Показатели эффективности работы дерматологов (I этап)

5.4.7 Неинвазивная дерматоскопическая диагностика опухолей кожи онкологами на экспертном этапе (II этап)

5.4.8 Клинические примеры ранней диагностики меланомы кожи в ходе масштабной кампании

5.5 Оценка эффективности акции и расчет предполагаемой «истинной» заболеваемости меланомой кожи в Самарской области

5.6 Расчет показателей «истинной» заболеваемости меланомой кожи, моделирование необходимых ресурсов для ранней диагностики

5.7 Моделирование необходимого количества специалистов для

диагностики меланомы кожи

5.8 Обсуждение результатов, сравнение с мировыми показателями

5.9 Практическое применение мультимодальной технологии в ранней диагностике меланомы кожи на протяжении 2010-2019 гг. в Самарской области

5.9.1 Реалии диагностики «тонкой» меланомы кожи в Самарской области за 1995-2019 гг

5.9.2 Анализ эффективности использования мультимодальной технологии в аспекте количества амбулаторных операций, количества посещений в амбулаторном звене

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВЫВОДЫ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ. Анкетирование пациентов с меланомой кожи и здоровых людей населения Самарской области

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «"Совершенствование онкологической помощи по ранней диагностике меланомы кожи"»

ВВЕДЕНИЕ

В России с 2018 г. по настоящее время осуществляется Федеральный проект «Борьба с онкологическими заболеваниями». Основными целями данного проекта является снижение смертности от злокачественных новообразований до 185 случаев на 100 000 населения к 2024 г. и увеличение продолжительности жизни за счет внедрения современных методов профилактики, ранней диагностики, лечения и реабилитации онкологических больных, а также совершенствования материально-технической базы онкологических учреждений и учреждений амбулаторного звена [23].

В современной клинической онкологии весьма значимой и сложной остается проблема ранней диагностики меланомы кожи (МК) [89, 90, 98, 99, 105, 215].

Меланома кожи является злокачественным неэпителиальным новообразованием с высоким потенциалом метастазирования и относится к опухолям наружных (визуальных) локализаций. В отличие от других злокачественных опухолей кожи меланома обладает наиболее агрессивным клиническим течением, и из-за поздней диагностики в большинстве случаев лечение уже начинается при ее распространении за пределы дермы [200]. Во многом этим объясняется тот факт, что меланома имеет наиболее высокие показатели смертности среди других опухолей кожи. В мире за последние 100 лет заболеваемость меланомой кожи возросла в 6 раз и заняла 15 место среди всех онкологических заболеваний взрослых [198, 223]. На сегодняшний день в мире ежегодно выявляется более 300.000 новых случаев меланомы кожи в год. По данным глобального канцер-регистра, на 2020 год выявлено 324 645 новых случаев меланомы кожи, из них 3,8 % приходится на долю России. В последние десятилетия во многих станах мира и в РФ отмечается ежегодный прирост заболеваемости меланомой кожи на 3-4 %, особенно среди лиц со светлой кожей.

Меланома кожи в России составляет 1,82 % от всех злокачественных новообразований взрослого населения и 12,65 % от всех опухолей кожи, но на ее долю приходится 70,3 % смертей от всех кожных онкологических заболеваний. В

целом в РФ только третья часть больных меланомой кожи (35,7 %) выявляется на I стадии. В Российской Федерации в общей структуре онкологической заболеваемости МК входит в список ведущих локализаций, заболеваемость («грубый показатель») в 2020 г. составила 6,94 на 100 тыс., среднегодовой темп прироста за 2010-2020 годы - 2,86 %, общий прирост составил 33,96 %. Постоянно увеличивается и абсолютное число заболевших - 3 976 человек в 2015 г. против 2768 человек в 2005 году [20-24, 55, 56].

И хотя в ряде экономически развитых стран, таких как США и Германия, смертность от меланомы меняется мало или даже несколько снижается за счет ранней диагностики и своевременного лечения, в большинстве других стран, в том числе и в России, наблюдается рост смертности от МК [20-24, 67, 68, 156, 178].

Так, по данным академика А. Д. Каприна и соавторов, за последние 10 лет достигнуты определенные успехи: так, в 2020 г. по сравнению с 2010 г. отмечается снижение стандартизованного показателя смертности от меланомы кожи с 1,57 до 1,28 на 100 000 населения с ежегодным отрицательным приростом 1,22 % [23].

Столь неудовлетворительное состояние проблемы обусловлено во многом тем, что клинический диагноз заболевания устанавливается удручающе поздно.

И хотя меланома - опухоль визуальной локализации, доступная осмотру, эпидемиологические данные показывают, что в РФ диагноз «меланома» на I стадии заболевания устанавливается только в 32 % случаев, тогда как у 19,1 % больных МК выявляется в Ш-1У стадиях. Это значительно ухудшает прогноз и не всегда позволяет надеяться на излечение [17].

Весьма невысока точность диагностики МК врачами первого контакта. По данным В. В. Анисимова, меланому кожи при первичном обращении пациента в районную поликлинику диагностируют лишь в 37 % случаев [43].

Ситуацию можно было бы улучшить, формируя группы людей, у которых риск развития меланомы достаточно высок, с последующим динамическим наблюдением за пациентами. В этой связи актуален поиск критериев для

формирования групп риска. Более раннему обнаружению меланомы способствовали бы и программы обучения врачей первичного контакта - врачей общей практики, участковых терапевтов, хирургов, а также специалистов дерматологов, онкологов - признакам меланомы на ранних, в идеале - на доинвазивных стадиях [85].

Чрезвычайно актуальна также разработка новых подходов к ранней диагностике меланомы кожи. И хотя имеется ряд высокоточных методов визуализации пигментных новообразований, в частности, цифровая дерматоскопия, применение их зачастую ограничено, так как они требует от врача, проводящего исследование, наличия обучения, опыта и специального оборудования [180, 194, 197, 213].

Повысить точность диагностики, исключить влияние субъективного фактора, сократить время и снизить затраты на обследование пациента могут помочь специальные автоматизированные программы, способные в комплексе оценить риск развития меланомы в каждом конкретном случае, провести анализ визуального или дерматоскопического изображения новообразования. Попытки создания подобного рода алгоритмов предпринимаются, однако имеющиеся образцы программ пока не получили широкого распространения [78, 113-115, 133, 157, 161, 221, 222].

Существенные недостатки имеются и во взаимодействии отдельных звеньев или уровней диагностики, например, далеко не всегда эффективно работает преемственность между врачами первичного контакта и онкологами. Улучшить организационные моменты диагностики МК можно было бы за счет создания мультимодальной технологии, или мультимодальной системы. В последнее время данные системы широко применяются в различных сферах производства, социального планирования и финансовой деятельности.

Смысл их в том, что отдельные компоненты (интеллектуальные агенты) системы, например, пациенты, врачи или клиенты, банк, кредиторы, инвесторы и т. д., взаимодействуя друг с другом, находят общие интересы, позволяющие сделать их совместную деятельность более успешной. Интеллектуальный агент

системы - это либо программа, самостоятельно выполняющая задание, указанное пользователем компьютера, в течение длительных промежутков времени, либо сущность, которая получает информацию через систему сенсоров о состоянии управляемых ими процессов и осуществляющих влияние на них через систему актуаторов, при этом их реакция рациональна в том смысле, что процессы, выполняемые ими, содействуют достижению определённых параметров [1, 3, 7, 11].

Применение подобного рода системы в различных областях здравоохранения позволило бы планировать потоки пациентов, увеличить долю активного обращения пациентов, существенно повысить квалификацию врачей первичного контакта, сконцентрировать необходимые диагностические мощности на этапе специализированной высокотехнологичной помощи и т. д. Однако до настоящего времени опыт применения мультимодальных систем в медицине и, в частности, в онкологии отсутствует.

В этой связи является актуальной разработка комплекса методов профилактики и ранней диагностики меланомы кожи, включающих определение прогностических групп высокого риска заболевания оценки индивидуального прогноза; различных обучающих программ как для врачей первичного контакта, так и для специалистов-онкологов. Актуальной является и разработка экспертных систем (ЭС) поддержки принятия решения в сложной ситуации и «второго мнения» в постановке правильного диагноза, а также способов учета и многопользовательских баз данных и анализа полученных результатов.

Актуальными являются также разработка и применение мультимодальной технологии в первичной и вторичной профилактике и в ранней диагностике меланомы кожи.

Цель исследования

Улучшение ранней диагностики меланомы кожи за счет совершенствования онкологической помощи населению на примере Самарской области.

Задачи исследования

1. Определить основные причины случаев запущенности и высокой одногодичной летальности от меланомы кожи среди населения Самарской области.

2. Выявить наиболее частые диагностические ошибки в выявлении меланомы кожи среди врачей первичного контакта, а также другие недостатки в организации онкологической помощи населению Самарской области по ранней диагностике.

3. Оценить и сравнить эффективность двух форматов обучения врачей первичного амбулаторного звена и дерматовенерологов для повышения их онкологической настороженности и более тесного межврачебного взаимодействия по ранней диагностике меланомы кожи.

4. Оценить эффективность проведения санитарно-просветительной работы среди населения и врачей Самарской области для повышения выявляемости ранних (0-1-ПЛ) стадий меланомы кожи.

5. Разработать и оценить эффективность оригинальной мультиагентной технологии с экспертной системой (на основе «искусственного интеллекта») по ранней диагностике меланомы кожи для врачей.

Научная новизна

Впервые разработана оригинальная мультиагентная (комплексная) технология для ранней диагностики меланомы кожи (повышение информированности населения о меланоме кожи, обучение и повышение онкологической настороженности врачей с включением экспертной системы поддержки в принятии решения).

На примере населения крупного российского региона (город Самара и область) впервые разработана методология комплексной оценки факторов высокого риска развития меланомы кожи для лучшего выявления ее ранних форм.

Впервые получены данные об эффективности экспертной системы по принципу нейронной сети и включающей в себя компьютерную оценку изображения после применения различных методов диагностики и учета анамнеза заболевания.

Впервые в Самарском регионе использована разработанная экспертная система ранней диагностики меланомы кожи («второе мнение») при принятии решения врача.

Впервые использована разработанная авторская система обучения и контроля полученных знаний на основе «искусственного интеллекта» с использованием аппаратно-программного комплекса в различных форматах обучения - мастер-класс (массовое) и в индивидуальном порядке.

Теоретическая и практическая значимость

Результатом исследования является разработка нового комплексного подхода для ранней диагностики меланомы кожи, включающего в себя использование оригинальной мультиагентной (комплексной) технологии с обучением врачей первичного контакта и планированием диагностических мероприятий с экспертной системой поддержки принятия решения на основе «искусственного интеллекта».

Полученные эффективные методики по профилактике и ранней диагностике могут быть тиражированы и распространены в практическое здравоохранение других регионов РФ, а также могут участвовать в импортозамещении.

Полученные результаты применяются в практической работе лечебных учреждений города и области (акты внедрения), дерматологической службы Самарской области. Подготовлено 5 учебных пособий для врачей по диагностике меланомы кожи, которые применяются в учебном процессе Медицинского университета «Реавиз». Результаты исследования положены в основу лекционного курса, практических занятий на кафедрах университета и могут применяться в других учреждениях системы высшего медицинского образования РФ для обучения врачей.

Методология исследования

Методологической основой диссертационной работы является сравнительное

исследование общеклинических, анамнестических, лабораторных методов с применением современного статистического анализа. Объект исследования -пациенты, проходившие диагностику и хирургическое лечение по поводу ранних стадий меланомы кожи.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Основными причинами неудовлетворительных показателей по ранней диагностике меланомы кожи в Самарской области за 20-летний период являются: низкая осведомленность населения о данном онкологическом заболевании, позднее обращение пациентов к врачу на запущенных стадиях опухолевого процесса, а также дефекты диспансеризации прикрепленного населения и в системе профилактики и диагностики злокачественных новообразований кожи при активном обращении пациентов за медицинской помощью.

2. Врачи первичного амбулаторного звена Самарской области при диагностике пациентов с новообразованиями кожи допускали частые диагностические ошибки при распознавании меланомы кожи, повторения которых удалось избежать путем обучения (форматы: мастер-класс и индивидуальное обучение) с помощью применения экспертной системы поддержки принятия решения и авторской базы данных. В результате применения данных подходов доля выявленных у пациентов Самарской области I-IIA стадий меланомы кожи за 10 лет увеличивалась, однако данные подходы оказались неэффективными для диагностики меланомы кожи in situ (0 стадия).

3. Общее количество эксцизионных биопсий опухолей кожи в амбулаторных условиях для морфологической верификации меланомы I стадии в Самарской области за исследуемый период достоверно увеличилось, что свидетельствует о повышении онкологической настороженности врачей вследствие проведенного обучения.

4. Положительное влияние проведенного обучения врачей Самарской области демонстрирует за последние 10 лет достоверное увеличение показателя

амбулаторных эксцизионных биопсий опухолей кожи врачами-онкологами с морфологическим подтверждением «тонкой» меланомы кожи I стадии.

5. Использование врачами разработанной авторской оригинальной мультиагентной системы позволяет улучшить раннюю диагностику меланомы кожи в Самарской области за счет комплексного подхода с использованием экспертной системы поддержки принятия решения на основе «искусственного интеллекта».

Степень достоверности и апробация диссертации

Большой объем клинического материала, использование современных методов оценки эффективности ранней диагностики и статистического анализа данных исследования позволяют считать полученные результаты достоверными. Основные положения и результаты диссертационной работы неоднократно доложены на российских конференциях и форумах, посвященных проблемам онкологии и дерматовенерологии.

Публикации материалов исследования

По теме диссертации всего опубликовано 29 работ, из них: 12 статей из списка ВАК; 6 статей из списка Scopus; получено патентов - 1; свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ - 3, тезисов -7.

Личный вклад автора Автором была сформилирована основная идея работы, обоснованы цель и задачи исследования, определена методология исследования, принято личное участие в обследовании и лечении пациеетов, проведена всесторонняя оценка и проведен анализ полученных результатов.

Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, главы с описанием материалов и методов исследования и 3 глав с изложением материалов собственных исследований, заключения, выводов и практических рекомендаций. Список литературы включает 237 наименований, из них 62 работы отечественных и 175 - зарубежных авторов. Диссертация содержит 40 таблиц, 115 рисунков.

Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1 Современное состояние ранней диагностики меланомы кожи

и пути ее оптимизации

Меланома - злокачественная неэпителиальная опухоль, развивающаяся из трансформированных меланоцитов - клеток, продуцирующих темный пигмент меланин. В большинстве случаев (до 90 %) меланома поражает кожный покров, а меланома слизистых оболочек и структур глаза встречается значительно реже [43, 112]. Меланомы слизистых составляют около 0,03 % от всех онкологических заболеваний и чаще всего локализуются в области верхних дыхательных и пищеварительных путей [2, 83, 152, 172, 231].

По сравнению с другими злокачественная новообразованиями кожи меланома отличается более агрессивным течением. Данная опухоль характеризуется быстрым ростом, а также ранним лимфогенным и гематогенным метастазированием. По данным ряда авторов, наиболее часто развитие метастазов наблюдается уже в первый год от начала выявления заболевания [34, 35]. Наиболее частые локализации отдаленных метастазов - это внутренние органы (печень, легкие и головной мозг). Также характерно множественное метастазирование и феномен отдаленных метастазов меланомы без первично выявленного опухолевого очага [95, 111, 117, 147].

О важности проблемы свидетельствует резкое повышение количества научных публикаций в мире, посвященных диагностике и лечению меланомы кожи [221, 222]. Так, по данным Интернет-портала Pubmed (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed), в настоящее время число публикаций в крупных научно-практических медицинских журналах приближается к 6 000 в год и продолжает неуклонно увеличиваться (рисунок 1).

7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0

Рисунок 1 - Динамика роста количества опубликованных статей, посвященных меланоме кожи в научно-практических медицинских журналах в период с 1960 г. по 2016 г.

Используется международная клиническая классификации МК с использованием критериев ТММ (шифры по Международной классификации болезней от 10 пересмотра: С43.0-С43.9).

Экспертами ВОЗ в дополнение была предложена классификация, связывающая уровень инвазии опухоли на момент начала лечения и ее прогноз (пятилетняя выживаемость пациентов, наличие рецидивов и отдаленных метастазов) [76, 77, 104]. Согласно этой классификации, выделяют так называемую «тонкую» меланому, которая характеризуется инвазией в дерму на глубину менее 1 мм и зрелую («толстую») меланому с более глубокой инвазией [78, 80, 115, 153].

Меланома кожи вызывает 55.500 смертей ежегодно в мире, заболеваемость и смертность от нее значительно различаются по всему миру в зависимости от доступности специализированной помощи и раннего выявления, а также первичной помощи [75, 167]. Меланома кожи является опухолью с потенциально растущей заболеваемостью [138, 162, 234]. Наиболее актуальной является ранняя диагностика МК на стадии 0 (т бйи) и I стадии, когда ее толщина не более 1,0 мм.

НННННННННННННННННННН(М(М|М|МГ^(М(М|М|М

Ранняя диагностика яявляется ведущим методом улучшения прогноза заболевания у пациентов с меланомой кожи и основой их успешного лечения с вероятностью их полного излечения хирургическим методом при р^ - 100 %, а при рТ1 - до 90 %. Но, к сожалению, ранняя диагностика меланомы кожи особенно сложна, учитывая, что у пациентов часто отсутствуют идентифицируемые факторы риска. Более того, ранняя меланома может имитировать ряд доброкачественных образований кожи, которые обычно не иссекают или не подвергают биопсии на практике [176, 177].

Основным методом диагностики локализованной МК является визуальный осмотр, но данные свидетельствуют о том, что некоторые меланомы будут пропущены, если визуальный осмотр используется без дополнительных методов уточняющей диагностики, например, цифровой дерматоскопии [89, 90, 98, 99]. Нынешняя система стадирования Американского объединенного комитета по раку (AJCC) использует толщину опухоли Бреслоу в качестве основного признака, а меланома кожи толщиной до 1,0 мм определяется как «тонкая», потому что она показывает наиболее благоприятный прогноз после хирургического удаления с 10-летним сроком наблюдения и выживаемостью до 85-90 % при условии радикальности операции (в объеме R0) [153]. В то же время существует ряд противоречий и неопределенностей, касающихся ведения пациентов с ранней стадией меланомы кожи и наблюдения за ними. Многие авторы считают, что стадия опухоли является критическим предиктором клинического исхода и определяет дальнейшую тактику лечения [163]. Существует мнение, что скрининговые обследования и обследования всего кожного покрова позволяет выявить МК на ранней стадии [188]. Кроме того, для «тонкой» МК (толщина опухоли, по Бреслоу, до 1,0 мм) основным методом лечения является хирургический, который допускает экономное иссечение и, по возможности, под местной анестезией [141]. Существующий в Российской Федерации статистический сбор информации (Формы № 7 и 35) и оценка, основанная на делении меланомы кожи на ^^ стадии, не позволяют в полной мере оценить качество диагностики МК. Более агрессивным течением отличаются

узловые формы меланомы с глубоким проникновением в дерму, тогда как поверхностно-распространяющиеся (включая лентиго-меланомы) часто характеризуются длительным местным течением без глубокой инвазии в дерму и метастазирования [186, 215].

Таким образом, ранняя диагностика меланомы кожи является актуальной задачей, что находит отражение в росте интереса к данной проблеме и многочисленных публикаций на эту тему, у пациентов это приводит к более благоприятному прогнозу заболевания.

1.2 Современные представления о причинах и механизмах развития

меланомы кожи

Этиология и патогенез меланомы кожи до конца не выяснены. В качестве причин возникновения опухоли рассматривают различные факторы. Несомненно участие в патогенезе ультрафиолетового излучения (солнечный свет, посещение солярия и т. д.). Причем влияние солнечного света неоднозначно [116]. Так, по данным ряда исследователей, риск меланомы выше у людей, пребывающих на солнце кратковременно, например, у офисных работников, регулярно проводящих отпуск в жарких странах. Тогда как у людей, длительно работающих на открытых пространствах, риск заболевания оказывается сравнительно меньше [103, 119124, 147, 226]. Ряд авторов показывают эпидемиологическую связь развития меланомы с указанием на солнечные ожоги в анамнезе [165, 207, 226, 235].

Имеются исследования, показывающие, что использование солцезащитных кремов снижает риск развития меланомы [5, 79, 116, 228, 229]. По данным авторов, ожидаемое снижение частоты меланомы при регулярном использовании солнцезащитных кремов с SPF > 15 у женщин в возрасте от 40 до 75 лет составило 15-30 %. Тогда как кремы с меньшим значением SPF неэффективны. Значение SPF (Sun Protection Factor) показывает, во сколько раз можно увеличить время безопасного пребывания на солнце после нанесения на кожу солнцезащитного крема. Считается, что без защиты это время не превышает 12-13 минут [5, 44].

С учетом значения инсоляции как фактора риска заболевания необходимо обращать на него особое внимание при проведении санитарно-просветительной и профилактической работы.

Выше риск развития меланомы и у людей, работа которых связана с ионизирующим облучением, у людей, получивших раньше термические ожоги [37-40]. И наоборот, несколько ниже риск развития меланомы при регулярном употреблении в пищу кофе и зеленого чая [79].

В качестве эндогенных факторов ведущее значение в развитии меланомы имеет общая пигментация организма, в частности фототип кожи. Действительно, у альбиносов, людей с рыжими волосами, с голубым цветом глаз, а также при первом и втором фототипе кожи, по Фитцпатрику, заболевание встречается относительно чаще [89, 90, 94, 234]. Причем при втором фототипе развитие меланомы менее вероятно, чем при первом.

Определенное значение имеет также пол пациента: в ряде стран, включая Россию, у женщин заболевание развивается чаще, чем у мужчин [138, 234]. Причем вероятность заболевания женщины повышается с ростом числа беременностей и абортов [101]. Несколько выше риск развития МК при заболеваниях щитовидной железы, протекающих с повышением уровня тиреоидных гормонов в крови, - тиреотоксикозе и гипертиреозе при хроническом аутоиммунном тиреоидите [81].

Большое количество исследований посвящено изучению роли невусов (доброкачественных новообразований, состоящих из пигментных клеток) в развитии меланомы. Ученые выделяют ряд форм с высоким риском малигнизации, в частности меланоцитарные, атипические невусы, врожденные «гигантские» невусы [238] размерами более 5 см, а также рецидивирующие невусы, диспластические невусы [6, 29]. При наличии у пациента 10 и более диспластических невусов риск развития меланомы будет выше [49, 50]. Невус Шпиц и невус Рида не относятся к меланомоопасным невусам [48, 178], однако часто ошибочно классифицируются как меланома при проведении цифровой дерматоскопии и последующем гистологическом исследовании [106, 131, 195,

Своевременное выявление и динамическое наблюдение таких невусов можно рассматривать в качестве эффективной меры первичной профилактики МК [8, 107]. И наоборот, крайне низкий риск перерождения в меланому имеют единичные невусы размерами до 5 мм, а также папиллярные и гало-невусы [65, 109, 110, 129, 135, 217, 218].

В то же время достаточно часто меланомы возникают на неизмененной коже (de novo). Так, по данным авторов, развитие меланомы de novo наблюдается не менее чем в 43 % случаев [34, 35]. В этой связи при проведении санитарно-просветительной работы чрезвычайно важно обращать внимание людей на появляющиеся пигментные новообразования, особенно если они быстро увеличиваются в размерах.

Основной метод лечения опухоли, позволяющий рассчитывать на радикальное излечение, - своевременная радикальная операция с адекватным объемом. Так, при лечении меланомы на первой стадии заболевания (описание стадии - первичное новообразование толщиной до 1 мм без инвазии в дерму, отсутствие региональных и отдаленных метастазов) показатель пятилетней выживаемости приближается к 98 % [205].

Отдаленный прогноз значительно ухудшается, если опухоль толщиной более 1 мм (узловая, «зрелая» МК, по классификации экспертов ВОЗ), при инвазии в дерму, при наличии метастазов. И хотя в последнее десятилетие достигнут определенный прогресс в комбинированной терапии меланомы и ее отдаленных метастазов (новые виды химиопрепаратов, таргетная терапия, иммунотерапия опухоли), пятилетняя выживаемость пациентов остается удручающе низкой [205].

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Неретин Евгений Юрьевич, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акулов, В. А. Мультимодальная технология синтеза эмпирических и теоретических моделей гемодинамики в среде искусственной гипогравитации / В. А. Акулов, И. В. Макаров, А. Ю. Сидоров, С. Н. Романова // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2017. - Т. 19. - № 4. - С. 115-121.

2. Алленова, Е. Н. Экстракутанеальная меланома. Описание клинического наблюдения первичной меланомы слизистой полости носа / Е. Н. Алленова, Е. Е. Палкина // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. - Т. 18. - Вып. 1. - 2013. - С. 346.

3. Амелина, Н. О. Мультимодальные технологии, адаптация, самоорганизация, достижение консенсуса / Н. О. Амелина // Стохастическая оптимизация в информатике. - 2011. - Т. 7. - № 1-1. - С. 149-185.

4. Андреев, М. В. Практика создания экспертной системы на основе баз знаний для прогноза и коррекции риска развития заболеваний, вызванных метаболическими нарушениями / М. В. Андреев, Д. М. Мартышкин, П. В. Ситников // Труды Международной научно-технической конференции.

- 2015. - Т. 1 «Перспективные информационные технологии». - С. 320-324.

5. Аравийская, Е. Р. Фотопротекция в современной дерматологии и косметологии: классические представления и новые сведения / Е. Р. Аравийская, Е. В. Соколовский // Вестник дерматологии и венерологии.

- 2013. - № 3. - С. 114-118.

6. Баиндурашвили, А. Г. Гистологические особенности врожденных больших и гигантских пигментных невусов, хирургическая техника при их устранении / А. Г. Баиндурашвили, О. В. Филиппова, И. В. Красногорский // Детская хирургия. - № 3. - 2012. - С. 26-29.

7. Бачурина, Е. П. Мультимодальные технологии в решении задач управления ресурсами на предприятии / Е. П. Бачурина // Современные материалы, техника и технология : материалы 4-й Международной научно-практической

конференции / отв. ред. А. А. Горохов. - 2014. - С. 68-70.

8. Белышева, Т. С. Роль неинвазивных методов диагностики новообразований кожи в практике врача дерматолога-онколога. Материалы VI съезда детских онкологов с международным участием / Т. С. Белышева, К. В. Катц, С. Н. Михайлова // Онкопедиатрия. - 2015. - С. 242.

9. Гаврилов, Д. А. Автоматизированная диагностика меланомы кожи на основе математической модели искусственной сверточной нейронной сети / Д. А. Гаврилов, Э. И. Закиров, Е. В. Гамеева, В. Ю. Семенов, О. Ю. Александрова // Исследования и практика в медицине. - 2018. - Т. 5. -№ 3. - С. 110-116.

10. Галил-Оглы, Г. А. Дерматоонкология / Г. А. Галил-Оглы, В. А. Молочков, Ю. В. - Москва: Медицина для всех. - 2005. - С. 170-199.

11. Глущенко, А. И. Мультимодальные технологии как основа проектирования системы-советчика диспетчера энергосистемы / А. И. Глущенко, Ю. Еременко, М. А. Цуканов // Фундаментальные исследования. - 2013. -№ 10-15. - С. 3305-3309.

12. Давыдов, М. И. Статистика злокачественных новообразований в России и странах СНГ в 2012 г. / М. И. Давыдов, Е. М. Аксель. - Москва : Издательская группа РОНЦ. - 2014. - 226 с.

13. Давыдов, М. И. Статистика злокачественных новообразований в России и странах СНГ в 2005 году / М. И. Давыдов, Е. М. Аксель // Вестник РОНЦ РАМН им. Н. Н. Блохина-2007' - Т. 18. - № 2 (прил. 1). - С. 156.

14. Демидов, Л. В. Совершенствование методов диагностики меланомы кожи / Л. В. Демидов, Д. В. Соколов, И. В. Булычева, Б. В. Шашков, А. Н. Махсон, Г. Н. Ворожцов, С. Г. Кузьмин, В. В. Соколов // Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН. - 2007. - Т. 18. - № 1. - С. 36-41.

15. Демидов, Л. В. Перспективы скрининга меланомы кожи в России / Л. В. Демидов, И. Е. Синельников, К. А. Барышников, И. А. Утяшев, В. В. Назарова // Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН. - 2017. - Т. 28. -№ 1-2. - С. 28-35.

16. Демидов, Л. В. Ранняя диагностика меланомы кожи: значение и возможности применения дерматоскопии в клинической практике онколога / Л. В. Демидов, И. Е. Синельников, В. В. Назарова, И. А. Утяшев, А. В. Голубев, М. В. Дорошенко. // Российский онкологический журнал. -2013. - № 5. - С. 4-11.

17. Димов, А. С. Врачебная ошибка: обоснованность дефиниции и классификация / А. С. Димов // Проблемы экспертизы в медицине. - 2008. -Т. 8. - № 1(29). - С. 5-8.

18. Ежов, А. А. Нейронные сети в диагностике рака кожи / А. А. Ежов,

A. Г. Токарев, В. Р. Чечеткин и др. // Российский журнал кожных и венерических болезней. - 1999. - № 1. - С. 17-27.

19. Заридзе, Д. Г. Проблема гипердиагностики в онкологии / Д. Г. Заридзе, Д. М. Максимович // Сборник научных работ III Петербургского Международного онкологического форума «Белые ночи 2017» ФГБУ НИИ онкологии им. Н. Н. Петрова Минздрава России. - 2017. - С. 103.

20. Злокачественные новообразования в России в 2013 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. -Москва, 2015. - С. 4-5.

21. Злокачественные новообразования в России в 2015 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. -Москва, 2017.

22. Злокачественные новообразования в России в 2017 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. -Москва, 2018.

23. Злокачественные новообразования в России в 2020 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, А. О. Шахзадовой. -Москва, 2021.

24. Злокачественные новообразования в России. Обзор статистической информации за 1993-2013 гг. / Г. В. Петрова, А. Д. Каприн, О. П. Грецова,

B. В. Старинский ; под общ. ред. чл.-корр. РАН, проф. А. Д. Каприна, проф.

B. В. Старинского. - Москва, 2015. - С. 306-339.

25. Зубричев, Н. В. Новый вид нейронной сети для распознавания изображений

- капсульная нейронная сеть / Н. В. Зубричев // Современные технологии: актуальные вопросы, достижения и инновации : сборник статей XII Международной научно-практической конференции. В 2 ч. / под общ. ред. Г. Ю. Гуляева. - 2017. - С. 106-108.

26. Ивашкин, Ю. А. Мультимодальное моделирование биологических систем / Ю. А. Ивашкин, Ю. Л. Гордеева, Л. О. Яковлева // Математические методы в технике и технологиях. - 2014. - № 8(67). - С. 248-253.

27. Ивашкин, Ю. А. Агентно-ориентированное моделирование пищеварительной системы человека / Ю. А. Ивашкин, М. А. Никитина // Системный анализ и информационные технологии (САИТ-2017) : сборник трудов Седьмой Международной конференции. - 2017. - С. 135-140.

28. Калинин, Д. А. Использование кейс-технологий в видеокоммуникативном обучении «Спутник+» / Д. А. Калинин // VII Международная научно-практическая конференция «Новые педагогические технологии». - Москва, 2014. - С. 43-45.

29. Козлова, А. В. Голубой невус / А. В. Козлова, А. В. Ридер, С. В. Ильясова, Т. Г. Рукша // Российский журнал кожных и венерических болезней. - 2015.

- С. 16-17.

30. Комаров, Г. А. Признание и классификация врачебных и системных ошибок / Г. А. Комаров // Главный врач: Хозяйство и право. - 2011. - № 3. - С. 6-11.

31. Макаров, В. Л. Мультимодальные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2017. - № 5. -

C. 3-9.

32. Малишевская, Н. П. Современные методы неинвазивной диагностики меланомы кожи / Н. П. Малишевская, А. В. Соколова // Вестник дерматологии и венерологии. - 2014. - № 4. - С. 46-53. https://doi.org/10.25208/0042-4609-2014-0-4-46-53

33. Марков, А. А. О современной судебно-медицинской терминологии при исследовании ситуаций, связанных с «врачебными ошибками» / А. А. Марков, П. Г. Джуваляков, В. В. Колкутин // Астраханский медицинский журнал. - 2017. - Т. 12. - № 1. - С. 112-119.

34. Марочко, А. Ю. Клинические факторы прогноза при меланоме кожи /

A. Ю. Марочко, Т. Ф. Боровская, Ю. В. Соболева // Тихоокеанский медицинский журнал. - Владивосток : Изд-во Тихоокеанского гос. мед. унта. - № 1 (43). - 2011. - С. 86-89.

35. Марочко, А. Ю. Особенности клинического течения невогенной меланомы кожи и возникшей de novo / А. Ю. Марочко // Дальневосточный медицинский журнал. - 2009. - С. 39-41.

36. Мелерзанов, А. Диагностика меланомы кожи с помощью сверточных нейронных сетей глубокого обучения / А. Мелерзанов, Д. Гаврилов // Врач. -2018. - Т. 29. - № 6. - С. 31-33.

37. Мерабишвили, В. М. Заболеваемость населения Санкт-Петербурга злокачественными новообразованиями / В. М. Мерабишвили // Злокачественные новобразования в Санкт-Петербурге. - Санкт-Петербург, 1999. - С. 7-50.

38. Мерабишвили, В. М. Злокачественная меланома. Эпидемиология, аналитические показатели эффективности деятельности онкологической службы (популяционное исследование) / В. М. Мерабишвили // Вопросы онкологии. - 2017. - Т. 63. - № 2. - С. 221-233.

39. Мерабишвили, В. М. Онкологическая статистика (традиционные методы, новые информационные технологии) : руководство для врачей /

B. М. Мерабишвили. - Ч. I. - Санкт-Петербург, 2015.

40. Мерабишвили, В. М. Онкологическая статистика (традиционные методы, новые информационные технологии) : руководство для врачей / В. М. Мерабишвили. - Ч. II. - Санкт-Петербург, 2015.

41. Минаев, А. А. Мультимодальные технологии сбора и обработки информации в задачах медицинской диагностики / А. А. Минаев,

А. В. Иващенко // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». - 2014. - Т. 1. - С. 49-51.

42. Мыснык, Б. В. Мультимодальные технологии анализа и оптимизации функционирования предприятий отрасли / Б. В. Мыснык, В. Е. Снитюк // Математические машины и системы. - 2015. - № 2. - С. 139-146.

43. Мяснянкин, М. Ю. Подногтевая меланома в практике хирурга и онколога / М. Ю. Мяснянкин, Г. И. Гафтон, В. В. Анисимов // Стационарозамещающие технологии: Амбулаторная хирургия. - 2017. - 1-2(65-66). - С. 59-64.

44. Олисова, О. Ю. Кожа и Солнце / О. Ю. Олисова, Е. В. Владимирова, А. М. Бабушкин // Российский журнал кожных и венерических болезней. -2012. - № 6. - С. 57-62.

45. Пожарисский, К. М. Патоморфологическая характеристика и особенности меланомы кожи. Прогностические факторы / К. М. Пожарисский, А. Г. Кудайбергенова, Е. Е. Леенман // Практическая онкология. - № 4. - Т. 8. - 2001. - С. 23-29.

46. Понкина, А. А. Врачебная ошибка в контексте защиты прав пациентов / А. А. Понкина. - Москва : Консорциум специалистов по защите прав пациентов, 2012. - 200 с.

47. Потекаев, Н. Н. Первичная и вторичная профилактика меланомы кожи: аналитический обзор / Н. Н. Потекаев, А. В. Миченко, А. Н. Львов // Профилактическая медицина. - 2018. -Т. 21. - № 5. - С. 136-143.

48. Романова, О. А. Клинический случай прогрессирующего диспластического невуса с переходом в меланому / О. А. Романова, Н. Г. Артемьева, М. Г. Солохина // Клиническая дерматология и венерология. Москва : Медиа Сфера. - Т. 17. - № 2. - 2018. - С. 34-37. DOI: 10.17116/klinderma201817234-37. ISSN: 1997-2849eISSN: 2309-4877

49. Саламова, И. В. Диспластический невус: почти 40 лет спустя / И. В. Саламова, В. В. Мордовцева // Российский журнал кожных и венерических болезней. - 2015. - 18(6). - С. 13-15.

50. Саламова, И. В. Проблемы диагностики диспластических меланоцитарных

невусов / И. В. Саламова, В. В. Мордовцева // Российский журнал кожных и венерических болезней. - 2016. - 19(1). - С. 4-6. 001 10.18821/1560-95882016-19-1-4-6.

51. Сергеев, Ю. Ю. Скрининг рака кожи: анализ обращаемости в рамках дня диагностики меланомы / Ю. Ю. Сергеев, В. Ю. Сергеев // Санкт-Петербургские дерматологические чтения : сборник тезисов X Юбилейной научно-практической конференции дерматовенерологов и косметологов. -2016. - С. 113-114.

52. Снарская, Е. С. Беспигментная узловая меланома кожи голени / Е. С. Снарская, К. М. Аветисян, В. В. Андрюхина // Российский журнал кожных и венерических болезней. - 2014. - Т. 17. - № 2. - С. 4-7.

53. Соколова, А. В. Ошибки в диагностике меланоцитарных новообразований кожи / А. В. Соколова, Н. П. Малишевская // Современные проблемы науки и образования. - 2018. - № 2. - С. 41.

54. Соллогуб, А. В. Мультимодальные технологии распределенного управления группировкой малоразмерных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли / А. В. Соллогуб, П. О. Скобелев, Е. В. Симонова, А. В. Царев, М. Е. Степанов, А. А. Жиляев // Информационное общество. -2013. - № 1-2. - С. 58-68.

55. Состояние онкологической помощи населению России в 2015 году / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. - Москва, 2016.

56. Состояние онкологической помощи населению России в 2016 году / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. - Москва, 2017.

57. Сугак, А. С. Мультимодальная система поведенческого диагностирования распределенной информационной системы / А. С. Сугак, А. Н. Мартынюк // Электротехнические и компьютерные системы. - 2015. - № 19 (95). - С. 187194.

58. Трапезников, Н. Н. Заболеваемость и смертность от злокачественных новообразований населения России в 1996 г. / Н. Н. Трапезников, Е. М. Аксель, Н. М. Бармина // Рус. мед. журн. - 1998. - Т. 6. - № 10. -

С. 16-620.

59. Флетчер, Р. Клиническая эпидемиология: основы доказательной медицины / Р. Флетчер, С. Флетчер, Э. Вагнер. - Москва : Медиа Сфера, 1998. - 352 с.

60. Чернова, К. В. Меланома кожи у детей / К. В. Чернова, Л. А. Дурное, В. И. Лебедев, Т. А. Шароев, В. Г. Поляков, А. В. Ясонов, И. В. Бондарь // Педиатрия. - 1999. - № 3. - С. 65-67.

61. Шнайдер, Д. А. Юридические аспекты оказания медицинской помощи больным с новообразованиями кожи в специализированных учреждениях дерматовенерологического профиля / Д. А. Шнайдер, К. Ю. Шерстобитова // Саратовский научно-медицинский журнал. - 2014. - Т. 10. - № 3. - С. 574576.

62. Эпидемиология неинфекционных заболеваний / А. М. Вихерт [и др.]; под ред. А. М. Вихерта, А. В. Чаклина / АМН СССР. - Москва : Медицина, 1990.

63. Ahlgrimm-Siess V., Laimer M., Arzberger E., Hofmann-Wellenhof R. New diagnostics for melanoma detection: from artificial intelligence to RNA microarrays. Future Oncol. 2012 Jul;8(7):819-27. doi: 10.2217/fon.12.84.

64. Andre Esteva, Brett Kuprel, Roberto A. Novoa, Justin Ko, Susan M. Swetter, Helen M. Blau& Sebastian Thrun, 2017 doi:10.1038/nature21056

65. Ann Oncol. 2018 Dec 10. doi: 10.1093/annonc/mdy519. [Epub ahead of print] Reply to "Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists" by H. A. Haenssle et al. Oakden-Rayner L.

66. Annessi G., Bono R., Abeni D. Correlation between digital epiluminescence microscopy parameters and histopathological changes in lentigomaligna and solar lentigo: A dermoscopic index for the diagnosis of lentigomaligna. J Am AcadDermatol. 2017 Feb;76(2):234-243. doi: 10.1016/j.jaad.2016.08.032. Epub 2016 Oct 26.

67. Apalla Z., Lallas A., Sotiriou E., Lazaridou E., Ioannides D. Epidemiological trends in skin cancer. DermatolPract Concept. 2017 Apr 30;7(2):1-6. doi:

10.5826/dpc.0702a01. eCollection 2017 Apr.

68. Apalla Z., Nashan D., Weller R.B, CastellsagunX.Skin Cancer: Epidemiology, Disease Burden, Pathophysiology, Diagnosis, and Therapeutic Approaches.DermatolTher (Heidelb). 2017 Jan;7(Suppl 1):5-19. doi: 10.1007/s13555-016-0165-y. Epub 2017 Feb 1.

69. Barbaric J., Laversanne M., Znaor A. Malignant melanoma incidence trends in a Mediterranean population following socioeconomic transition and war: results of age-period-cohort analysis in Croatia, 1989-2013. Melanoma Res. 2017 Aug 10. doi: 10.1097/CMR.0000000000000385. [Epub ahead of print]

70. Blum A., Beck-Zoul U., Held L., Haase S. Dermoscopic appearance of an amelanotic mucosal melanoma. DermatolPract Concept. 2016 Oct 31;6(4):23-25. eCollection 2016 Oct.

71. Blum A., Luedtke H., Ellwanger U., Schwabe R., Rassner G., Garbe C. Digital image analysis for diagnosis of cutaneous melanoma. Development of a highly effective computer algorithm based on analysis of 837 melanocytic lesions. Br J Dermatol. 2004 Nov;151(5):1029-38.

72. Blum A., Luedtke H., Ellwanger U., Schwabe R., Rassner G., Garbe C. Digital image analysis for diagnosis of cutaneous melanoma. Development of a highly effective computer algorithm based on analysis of 837 melanocytic lesions. Br J Dermatol. 2004 Nov;151(5):1029-38.

73. Bonita R. Basic epidemiology / R. Bonita, R. Beaglehole, T. Kjellstrom. Geneva: WHO, 2006.

74. Botteri E., Strner N.C., Sakshaug S., Graff-Iversen S., Vangen S., Hofvind S., Ursin G., Weiderpass E. Menopausal hormone therapy and risk of melanoma: Do estrogens and progestins have a different role? Int J Cancer. 2017 Jul 7. doi: 10.1002/ijc.30878. [Epub ahead of print].

75. Brinker TJ, Hekler A, Enk AH, Klode J, Hauschild A, Berking C, Schilling B, Haferkamp S, Schadendorf D, F^hling S, Utikal JS, von Kalle C; Collaborators. Eur J Cancer. 2019 Mar 7;111:148-154. doi: 10.1016/j.ejca.2019.02.005. [Epub ahead of print] A convolutional neural network trained with dermoscopic images

performed on par with 145 dermatologists in a clinical melanoma image classification task.

76. Brunssen A., Jansen L., Eisemann N., Waldmann A., Weberpals J., Kraywinkel K., Eberle A., Holleczek B., Zeissig S.R., Brenner H., Katalinic A.J. Am Acad Dermatol. 2018 Sep 20. pii: S0190-9622(18)32599-4. doi: 10.1016/j.jaad.2018.09.018. [Epub ahead of print] A population-based registry study on relative survival from melanoma in Germany stratified by tumor thickness for each histologic subtype.; GEKID Cancer Survival Working Group.

77. Brunssen A., Jansen L., Eisemann N., Waldmann A., Weberpals J., Kraywinkel K., Eberle A., Holleczek B., Zeissig S.R., Brenner H., Katalinic A.; GEKID Cancer Survival Working Group. J Am Acad Dermatol. 2018 Sep 20. pii: S0190-9622(18)32599-4. doi: 10.1016/j.jaad.2018.09.018. [Epub ahead of print] A population-based registry study on relative survival from melanoma in Germany stratified by tumor thickness for each histologic subtype.

78. C.A. Cancer J. Clin. 2017 Nov;67(6):472-492. doi: 10.3322/caac.21409. Epub 2017 Oct 13. Melanoma staging: Evidence-based changes in the American Joint Committee on Cancer eighth edition cancer staging manual. Gershenwald J.E., Scolyer R.A., Hess K.R., Sondak V.K., Long G.V., Ross M.I., Lazar A.J., Faries M.B., Kirkwood J.M., McArthur G.A., Haydu L.E., Eggermont AMM, Flaherty K.T., Balch C.M., Thompson J.F.; for members of the American Joint Committee on Cancer Melanoma Expert Panel and the International Melanoma Database and Discovery Platform.

79. Caini S., Masala G., Saieva C., Kvaskoff M., Savoye I.., Sacerdote C, Hemmingsson O., Hammer Bech B.., Overvad K, Tjmnneland A., Petersen K.E., Mancini F.R., Boutron-Ruault M.C.., Cervenka I, Kaaks R., Kthn T., Boeing H., Floegel A., Trichopoulou A., Valanou E., Kritikou M., Tagliabue G., Panico S., Tumino R., Bueno-de-Mesquita H.B., Peeters P.H., Veiermd M.B., Ghiasvand R., Lukic M., Quirys J.R., Chirlaque M.D., Ardanaz E., Salamanca Fern6ndez E., Larracaga N., Zamora-Ros R., Maria Nilsson L., Ljuslinder I., Jirsti^m K., Sonestedt E., Key T.J., Wareham N., Khaw K.T., Gunter M., Huybrechts I.,

Murphy N., Tsilidis K.K., Weiderpass E., Palli D. Coffee, tea and melanoma risk: findings from the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition. Int J Cancer. 2017 May 15;140(10):2246-2255. doi: 10.1002/ijc.30659. Epub 2017 Mar 9.

80. Caldarella A., Fancelli L., Manneschi G., Chiarugi A., Nardini P., Crocetti E.J. Cancer Res Clin Oncol. 2016 Jan;142(1):73-6. doi: 10.1007/s00432-015-2007-1. Epub 2015 Jun 26. How staging of thin melanoma is changed after the introduction of TNM 7th edition: a population-based analysis.

81. Caldarola G, Battista C., Pellicano R. Clin Ther. 2010 Jan;32(1):57-9. doi: 10.1016/j.clinthera.2010.01.011. Melanoma onset after estrogen, thyroid, and growth hormone replacement therapy.

82. Cascinelli N., Ferrario M., Tonelli T., Leo E. J. Am Acad Dermatol. 1987 Feb;16(2 Pt 1):361-7. A possible new tool for clinical diagnosis of melanoma: the computer.

83. Chang A.E., Karnell L.H., Menck H.R. The National Cancer Data Base report on cutaneous and noncutaneous melanoma: a summary of 84,836 cases from the past decade. Cancer 1998;83(8):1664-78.

84. Chappuis P, Duru G, Marchal O, Girier P, Dalle S, Thomas L. Br J Dermatol. 2016 Oct;175(4):744-50. doi: 10.1111/bjd.14495. Epub 2016 Jun 30. Dermoscopy, a useful tool for general practitioners in melanoma screening: a nationwide survey.

85. Chia A., Trevena L. A systematic review of training to improve melanoma diagnostic skills in general practitioners. J Cancer Educ 2016;31:730-5.doi:10.1007/s13187-015-0864-6.

pmid:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26070535 PubMedGoogle Scholar.

86. Clarke C.A., McKinley M., Hurley S., Haile R.W., Glaser S.L., Keegan T.H.M., Swetter S.M. Continued increase in melanoma incidence across all socioeconomic status groups in California, 1998-2012. J Invest Dermatol. 2017 Jul 20. pii: S0022-202X(17)31867-5. doi: 10.1016/j.jid.2017.06.024. [Epub ahead of print].

87. Clarke C.A., McKinley M., Hurley S., Haile R.W., Glaser S.L., Keegan T.H.M., Swetter S.M. Continued increase in melanoma incidence across all socioeconomic status groups in California, 1998-2012. J Invest Dermatol. 2017 Jul 20. pii: S0022-

202X(17)31867-5. doi: 10.1016/j.jid.2017.06.024. [Epub ahead of print].

88. Claus Garbe, Petra Bbttner, JochenBertz, Gtnter Burg, Barbara d'Hoedt, Hubert Drepper, Irene Guggenmoos-Holzmann, Walter Lechner, Andrea Lippold, Constantin E. Orfanos, Almut Peters, GernotRassner, Rudolf Stadler and WaltraudStroebel. Primary cutaneous melanoma. Identification of prognostic groups and estimation of individual prognosis for 5093 patients CANCER Volume 75, Issue 10, 15 May 1995, Pages: 2484-2491.Version of Record online : 29 JUN 2006, DOI: 10.1002/1097-0142(19950515)75:10<2484: :AID-CNCR2820751014>3.0.C0;2-U.

89. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Dec 4;12(12):CD011902. doi: 10.1002/14651858.CD011902.pub2 .Dermoscopy, With and Without Visual Inspection, for Diagnosing Melanoma in Adults Jacqueline Dinnes, Jonathan J. Deeks, Naomi Chuchu, Lavinia Ferrante di Ruffano, Rubeta N. Matin, David R. Thomson, Kai Yuen Wong, Roger Benjamin Aldridge, Rachel Abbott, Monica Fawzy, Susan E. Bayliss, Matthew J. Grainge, Yemisi Takwoingi, Clare Davenport, Kathie Godfrey, Fiona M. Walter, Hywel C. Williams, Cochrane Skin Cancer Diagnostic Test Accuracy Group Affiliations expand PMID: 30521682 PMCID: PMC6517096 DOI: 10.1002/14651858.CD011902.pub2.

90. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Dec 4;12(12):CD013194. doi: 10.1002/14651858.CD013194. Visual Inspection for Diagnosing Cutaneous Melanoma in Adults Jacqueline Dinnes 1, Jonathan J. Deeks, Matthew J. Grainge, Naomi Chuchu, Lavinia Ferrante di Ruffano, Rubeta N. Matin, David R. Thomson, Kai Yuen Wong, Roger Benjamin Aldridge, Rachel Abbott, Monica Fawzy, Susan E. Bayliss, Yemisi Takwoingi, Clare Davenport, Kathie Godfrey, Fiona M. Walter, Hywel C Williams, Cochrane Skin Cancer Diagnostic Test Accuracy Group Affiliations expand PMID: 30521684 PMCID: PMC6492463 DOI: 10.1002/14651858.CD013194.

91. Cummins D.L., Cummins J.M., Pantie H., Silverman M.A., Leonard A.L., Chanmugam A. Cutaneuos malignant melanoma. MayoClin. Proc. 2006; 81(4): 500-7.

92. Czajkowska Z., Hall N.C., Sewitch M., Wang B., K^-ner A. The role of patient education and physician support in self-efficacy for skin self-examination among patients with melanoma. Patient EducCouns. 2017 Aug;100(8):1505-1510. doi: 10.1016/j.pec.2017.02.020. Epub 2017 Feb 24.

93. Czajkowski R. et al. FAMMM syndrome: pathogenesis and management. Dermatol Surg. 2004;30(2 Pt 2):291-6.

94. David L. Duffy K.J. Lee K. Jagirdar, R.A. Sturm High naevus count and MC1R red hair alleles contribute synergistically to increased melanoma risk March 2019 British Journal of Dermatology DOI: 10.1111/bjd.17833.

95. Deutsch G.B., Flaherty D.C., Kirchoff D.D., Bailey M., Vitug S., Foshag L.J., Faries M.B., Bilchik A.J. JAMA Surg. 2017 Jul 1;152(7):672-678. doi: 10.1001/jamasurg.2017.0459. Association of Surgical Treatment, Systemic Therapy, and Survival in Patients With Abdominal Visceral Melanoma Metastases, 1965-2014: Relevance of Surgical Cure in the Era of Modern Systemic Therapy.

96. Dick V., Tschandl P., Sinz C., Blum A., Kittler H. Hautarzt. 2018 Jul;69(7):591-601. doi: 10.1007/s00105-018-4191-9.[Image-based computer diagnosis of melanoma]. [Article in German].

97. Dickson P.V., Gershenwald J.E. Surg Oncol Clin N Am. 2011 Jan;20(1):1-17. doi: 10.1016/j.soc.2010.09.007. Staging and prognosis of cutaneous melanoma.

98. Dinnes J., Deeks J.J., Chuchu N., Ferrante di Ruffano L., Matin R.N., Thomson D.R., Wong K.Y., Aldridge R.B., Abbott R., Fawzy M., Bayliss S.E., Grainge M.J., Takwoingi Y., Davenport C., Godfrey K., Walter F.M., Williams H.C. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Dec 4;12:CD011902. doi: 10.1002/14651858.CD011902. pub2. Dermoscopy, with and without visual inspection, for diagnosing melanoma in adults.; Cochrane Skin Cancer Diagnostic Test Accuracy Group.

99. Dinnes J., Deeks J.J., Grainge M.J., Chuchu N., Ferrante di Ruffano L., Matin R.N., Thomson D.R., Wong K.Y., Aldridge R.B., Abbott R., Fawzy M., Bayliss S.E., Takwoingi Y., Davenport C., Godfrey K., Walter F.M., Williams H.C. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Dec 4;12:CD013194. doi:

10.1002/14651858.CD013194. Visual inspection for diagnosing cutaneous melanoma in adults.; Cochrane Skin Cancer Diagnostic Test Accuracy Group.

100. Duffy D.L., Lee K.J., Jagirdar K., Pflugfelder A., Stark M.S., McMeniman E.K., Soyer H.P., Sturm R.A. High naevus count and MC1R red hair alleles contribute synergistically to increased melanoma risk. Br J Dermatol. 2019 Mar 1. doi: 10.1111/bjd.17833. [Epub ahead of print].

101. Eibye S., Kj^r S.K., Mellemkj^r L. Obstet Gynecol. 2013 Sep;122(3):608-17. doi: 10.1097/AOG.0b013e3182a057a2. Incidence of pregnancy-associated cancer in Denmark, 1977-2006.

102. Eisemann N., Waldmann A., Garbe C., Katalinic A. Development of a microsimulation of melanoma mortality for evaluating the effectiveness of population-based skin cancer screening. Med Decis Making. 2015 Feb;35(2):243-54. doi: 10.1177/0272989X14543106. Epub 2014 Aug 21.

103. Elliott T.M., Whiteman D.C., Olsen C.M., Gordon L.G. Estimated Healthcare Costs of Melanoma in Australia Over 3 Years Post-Diagnosis.Appl Health Econ Health Policy. 2017 Jul 29. doi: 10.1007/s40258-017-0341-y. [Epub ahead of print].

104. Expert Rev Anticancer Ther. 2018 Aug;18(8):775-784. doi: 10.1080/14737140.2018.1489246. The eighth edition American Joint Committee on Cancer (AJCC) melanoma staging system: implications for melanoma treatment and care. Keung E.Z., Gershenwald J.E.

105. Fed Pract. 2018 May;35(Suppl 4): S39-S45. Using Dermoscopy to Identify Melanoma and Improve Diagnostic Discrimination. Holmes G.A., Vassantachart J.M., Limone B.A., Zumwalt M., Hirokane J., Jacob S.E.

106. Fee J.A., McGrady F.P., Rosendahl C. Training primary care physicians in dermoscopy for skin cancer detection: a scoping review. J. Cancer Educ 2019. Google Scholar.

107. Ferrara G., Gianotti R., Cavicchini S., Salviato T, Zalaudek I., Argenziano G. Dermatol Clin. 2013 Oct;31(4):589-98, viii. doi: 10.1016/j.det.2013.06.012. Spitz nevus, Spitz tumor, and spitzoid melanoma: a comprehensive clinicopathologic

overview.

108. Ferris L.K., Saul M.I., Lin Y., Ding F., Weinstock M.A., Geller A.C., Yuan J.M., Neuren E., Maddukuri S., Solano F.X., Kirkwood J.M. JAMA Oncol. 2017 Aug 1;3(8): 1112-1115. doi: 10.1001/jamaoncol.2016.6779. A Large Skin Cancer Screening Quality Initiative: Description and First-Year Outcomes.

109. Fink C., Haenssle H.A. [Strategies for the noninvasive diagnosis of melanoma].Hautarzt. 2016 Jul;67(7):519-28. doi: 10.1007/s00105-016-3796-0.[Article in German].

110. Fink C., Haenssle H.A. Non-invasive tools for the diagnosis of cutaneous melanoma.Skin Res Technol. 2017 Aug;23(3):261-271. doi: 10.1111/srt.12350. Epub 2016 Nov 22.

111. Galli G, Cavalieri S, Di Guardo L, Cimminiello C, Nichetti F, Corti F, Garcia MA, Pappalardi B3, Fallai C3, de Braud F2,4, Platania M2, Del Vecchio M. Oncol Res Treat. 2019 Mar 5:1-6. doi: 10.1159/000497211. [Epub ahead of print] Combination of Immunotherapy and Brain Radiotherapy in Metastatic Melanoma: A Retrospective Analysis.

112. Garbe C., Leiter U. Melanoma epidemiology and trends // Clin Dermat. 2009. -Vol. 27. - P. 3-9.

113. Gershenwald J., Scolyer R., Hess K. al. e: Melanoma of the skin. In: AJCC Cancer Staging Manual 8th ed. edn. Edited by Amin M., Edge S., Greene F., alro e. New York: Springer International Publishing; 2017: 563-585.

114. Gershenwald J., Scolyer R., Hess K., al. e: Melanoma of the skin. In: AJCC Cancer Staging Manual 8th ed. edn. Edited by Amin M., Edge S., Greene F., alro e. New York: Springer International Publishing; 2017: 563-585.

115. Gershenwald J.E., Scolyer R.A., Hess K.R., Sondak V.K, Long G.V., Ross M.I., Lazar A.J., Faries M.B., Kirkwood J.M., McArthur G.A., Haydu L.E., Eggermont A.M.M., Flaherty K.T., Balch C.M., Thompson J.F. CA Cancer J Clin. 2017 Nov;67(6):472-492. doi: 10.3322/caac.21409. Epub 2017 Oct 13. Melanoma staging: Evidence-based changes in the American Joint Committee on Cancer eighth edition cancer staging manual.; for members of the American Joint

Committee on Cancer Melanoma Expert Panel and the International Melanoma Database and Discovery Platform.

116. Ghiasvand R., Weiderpass E., Green A.C., Lund E., Veiermd M.B. Clin Oncol. 2016 Nov 20;34(33):3976-3983. doi: 10.1200/JCO.2016.67.5934. Epub 2016 Sep 30. Sunscreen Use and Subsequent Melanoma Risk: A Population-Based Cohort Study.

117. Ghosh S.K., Bandyopadhyay D., Barma K.D., Basu S., Roy A. Skinmed. 2012 Nov-Dec;10(6):396-9. Metastatic melanoma from an unknown primary site presenting as skin-colored nodules and multiple visceral involvement.

118. Goldstein A.M. et al. Genotype-phenotype relationships in U.S. melanoma-prone families with CDKN2A and CDK4 mutations. J Natl Cancer Inst. 2000;92(12): 1006-10.

119. Gordon D., Gillgren P., Eloranta S., Olsson H., Gordon M., Hansson J., Smedby K.E. Time trends in incidence of cutaneous melanoma by detailed anatomical location and patterns of ultraviolet radiation exposure: a retrospective population-based study. Melanoma Res. 2015 Aug;25(4):348-56. doi: 10.1097/CMR.0000000000000170.

120. Gordon D., Gillgren P., Eloranta S., Olsson H., Gordon M., Hansson J., Smedby K.E. Time trends in incidence of cutaneous melanoma by detailed anatomical location and patterns of ultraviolet radiation exposure: a retrospective population-based study. Melanoma Res. 2015 Aug;25(4):348-56. doi: 10.1097/CMR.0000000000000170.

121. Gordon D., Hansson J., Eloranta S., Gordon M., Gillgren P., Smedby K.E. Primary tumor sites in relation to ultraviolet radiation exposure and skin visibility correlate with survival in cutaneous melanoma. Int J Cancer. 2017 Oct 1;141(7): 1345-1354. doi: 10.1002/ijc.30843. Epub 2017 Jul 12.

122. Gordon D., Hansson J., Eloranta S., Gordon M., Gillgren P., Smedby K.E. Primary tumor sites in relation to ultraviolet radiation exposure and skin visibility correlate with survival in cutaneous melanoma. Int J Cancer. 2017 Oct 1;141(7): 1345-1354. doi: 10.1002/ijc.30843. Epub 2017 Jul 12.

123. Gordon L., Youl P.H., Elwood M., Janda M., Ring I.T., Lowe J.B., Aitken J.F. Diagnosis and management costs of suspicious skin lesions from a population-based melanoma screening programme.J Med Screen. 2007;14(2):98-102.

124. Gordon LG1, Brynes J2, Baade PD3, Neale RE4, Whiteman DC4, Youl PH5, Aitken JF3, Janda M6 Value Health. 2017 Apr;20(4):593-601. doi: 10.1016/j.jval.2016.12.017. Epub 2017 Feb 15. Cost-Effectiveness Analysis of a Skin Awareness Intervention for Early Detection of Skin Cancer Targeting Men Older Than 50 Years.

125. Goulart J.M., Quigley E.A, Dusza S. et al. Skin cancer education for primary care physicians: a systematic review of published evaluated interventions. J Gen Intern Med 2011;26:1027-35.doi: 10.1007/s11606-011-1692-ypmid:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21472502 CrossRefPubMedGoogle Scholar.

126. Grange F, Woronoff A.S., Bera R., Colomb M., Lavole B., Fournier E., Arnold F., Barbe C. Br J. Dermatol. 2014 Jan;170(1):123-9. doi: 10.1111/bjd.12585. Efficacy of a general practitioner training campaign for early detection of melanoma in France.

127. Grossman D.C., Curry S.J., Owens D.K., Barry M.J., Caughey A.B., Davidson K.W., Doubeni C.A., Epling J.W. Jr., Kemper A.R., Krist A.H., Kubik M., Landefeld S., Mangione C.M., Silverstein M, Simon M.A., Tseng C.W. JAMA. 2018 Mar 20;319(11): 1134-1142. doi: 10.1001/jama.2018.1623. Behavioral Counseling to Prevent Skin Cancer: US Preventive Services Task Force Recommendation Statement. US Preventive Services Task Force.

128. Guitera P, Menzies S.W. State of the art of diagnostic technology for early-stage melanoma. Expert Rev Anticancer Ther. 2011 May;11(5):715-23. doi: 10.1586/era.11.43.

129. Haenssle H.A., Mograby N., Ngassa A., Buhl T., Emmert S., S^n M.P., Rosenberger A., Bertsch H.P. JAMA Dermatol. 2016 Mar;152(3):291-8. doi: 10.1001/jamadermatol.2015.3775. Association of Patient Risk Factors and Frequency of Nevus-Associated Cutaneous Melanomas.

130. Halteh P., Scher R., Artis A., Lipner S. Assessment of Patient Knowledge of Longitudinal Melanonychia: A Survey Study of Patients in Outpatient Clinics. Skin Appendage Disord. 2017 Jan;2(3-4):156-161. doi: 10.1159/000452673. Epub 2016 Nov 9.

131. Harms K.L., Lowe L., Fullen D.R., Harms P.W. Arch Pathol Lab Med. 2015 0ct;139(10):1263-70. doi: 10.5858/arpa.2015-0207-RA. Atypical Spitz Tumors: A Diagnostic Challenge.

132. Hartman RI, Lin JY Hematol Oncol Clin North Am. 2019 Feb;33(1):25-38. doi: 10.1016/j.hoc.2018.09.005. Cutaneous Melanoma-A Review in Detection, Staging, and Management.

133. Hayward N.K., Wilmott J.S., Waddell N., Johansson P.A., Field M.A., Nones K., Patch A.M., Kakavand H., Alexandrov L..B, Burke H., Jakrot V., Kazakoff S., Holmes O., Leonard C., Sabarinathan R., Mularoni L., Wood S., Xu Q., Waddell N., Tembe V., Pupo G.M., De Paoli-Iseppi R., Vilain R.E., Shang P., Lau L.M.S, Dagg R.A., Schramm S.J.., Pritchard A, Dutton-Regester K., Newell F., Fitzgerald A., Shang C.A., Grimmond S.M., Pickett H.A., Yang J.Y., Stretch J.R., Behren A., Kefford R..F, Hersey P., Long GV1, Cebon J., Shackleton M., Spillane A.J., Saw R.P.M., Lypez-Bigas N., Pearson J..V, Thompson J.F., Scolyer R.A., Mann G.J. Whole-genome landscapes of major melanoma subtypes. Nature. 2017 May 11;545(7653): 175-180. doi: 10.1038/nature22071. Epub 2017 May 3.

134. Herath HMMTB1, Keragala BSDP2, Udeshika WAE2, Samarawickrama SSM2, Pahalagamage SP2, Kulatunga A2, Rodrigo C2,3. BMC Res Notes. 2018 Jun 14;11(1):389. doi: 10.1186/s13104-018-3499-y. Knowledge, attitudes and skills in melanoma diagnosis among doctors: a cross sectional study from Sri Lanka.

135. Holger A. Haenssle, Saskia Hoffmann, Timo Buhl, Steffen Emmert, Michael P. Schqn, Hans Peter Bertsch and Albert Rosenberger. JDDG: JOURNAL DER DEUTSCHEN DERMATOLOGISCHEN GESELLSCHAFT Volume 13, Issue 1, January 2015, Pages: 37-45, Version of Record online : 6 JAN 2015, DOI: 10.1111/ddg. 12561_suppl.

136. Htbner J., Waldmann A., Eisemann N., Noftz M., Geller A.C., Weinstock M.A.,

Volkmer B., Greinert R., Breitbart E.W., Katalinic A. Association between risk factors and detection of cutaneous melanoma in the setting of a population-based skin cancer screening. Eur J Cancer Prev. 2017 Jul 7. doi: 10.1097/CEJ.0000000000000392. [Epub ahead of print].

137. Htbner J., Eisemann N., Brunken A., Katalinic A. Bundes gesund heitsblatt Gesundheits for schung Ges und heitsschutz. 2018 Dec;61(12):1536-1543. doi: 10.1007/s00103-018-2836-6. [Skin cancer screening in Germany: review after ten years]. [Article in German].

138. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2018 Nov 19. doi: 10.1111/jdv.15348. [Epub ahead of print] Gender differences, UV exposure and risk of lentigo maligna in a nationwide healthcare population cohort study. Higgins HW 2nd1, Cho E., Weinstock M.A., Li T.Y., Qureshi A., Li W.Q.

139. Jain N., Anderson M.J., Patel P., Blatt H., Davis L., Bierman J., McGaghie W., Brucker J.B., Martini M., Robinson J.K. JAMA Dermatol. 2013 Jun;149(6):710-6. doi: 10.1001/jamadermatol.2013.2882. Melanoma simulation model: promoting opportunistic screening and patient counseling.

140. Jaworek-Korjakowska J., Kieczek P. Automatic Classification of Specific Melanocytic Lesions Using Artificial Intelligence. Biomed Res Int. 2016;2016:8934242. doi: 10.1155/2016/8934242. Epub 2016 Jan 17.

141. John D. Scott , Brian P. McKinley, Aundie Bishop, Steven D. Trocha Am Surg. 2005 Mar;71(3):198-201. Treatment and Outcomes of Melanoma With a Breslow's Depth Greater Than or Equal to One Millimeter in a Regional Teaching Hospital.

142. Kaiser M., Schiller J., Schreckenberger C. The effectiveness of a population-based skin cancer screening program: evidence from Germany. Eur J Health Econ. 2017 Mar 28. doi: 10.1007/s10198-017-0888-4. [Epub ahead of print].

143. Kefford R.F. et al. Counseling and DNA testing for individuals perceived to be genetically predisposed to melanoma: A consensus statement of the Melanoma Genetics Consortium. J Clin Oncol. 1999;17(10):3245-51.

144. Ko D., Lipner S.R. J Am Acad Dermatol. 2019 Jan;80(1):e23. doi: 10.1016/j.jaad.2018.08.056. Epub 2018 Sep 20. Comment on: "The first 30 years

of the American Academy of Dermatology skin cancer screening program: 19852014".

145. Kvaskoff M., Weinstein P. Med Hypotheses. 2010 Sep;75(3):305-11. doi: 10.1016/j.mehy.2010.03.010. Epub 2010 Mar 29. Are some melanomas caused by artificial light?

146. Kyrgidis A., Lallas A., Moscarella E., Longo C.., Alfano R, Argenziano G. Does pregnancy influence melanoma prognosis? A meta-analysis. Melanoma Res. 2017 Aug;27(4):289-299. doi: 10.1097/CMR.0000000000000334.

147. Li C.B., Song L.R., Li D., Weng J.C., Zhang L.W., Zhang J.T., Wu Z.J. Neurosurg. 2019 Mar 1:1-12. doi: 10.3171/2018.11.JNS181872. [Epub ahead of print] Primary intracranial malignant melanoma: proposed treatment protocol and overall survival in a single-institution series of 15 cases combined with 100 cases from the literature.

148. Linos E., Swetter S.M., Cockburn M.G., Colditz G.A., Clarke C.A. Increasing burden of melanoma in the United States.J Invest Dermatol. 2009 Jul;129(7): 166674. doi: 10.1038/jid.2008.423. Epub 2009 Jan 8.

149. Lisanne J. Secker 1., Pieter A. J. Buis, Wilma Bergman, Nicole A. Kukutsch Acta Derm Venereol. 2017 Feb 8;97(2):263-265. doi: 10.2340/00015555-2526. Effect of a Dermoscopy Training Course on the Accuracy of Primary Care Physicians in Diagnosing Pigmented Lesions Affiliations expand PMID: 27572816 DOI: 10.2340/00015555-2526.

150. Liu-Smith F., Farhat A.M., Arce A., Ziogas A., Taylor T., Wang Z., Yourk V., Liu J., Wu J., McEligot A.J., Anton-Culver H., Meyskens F.L. Sex differences in the association of cutaneous melanoma incidence rates and geographic ultraviolet light exposure. J Am AcadDermatol. 2017 Mar;76(3):499-505.e3. doi: 10.1016/j.jaad.2016.08.027. Epub 2016 Oct 26.

151. Lott J.P., Wang Q., Titus L.J., Onega T., Nelson H.D, Weinstock M.A, Elmore J.G., Tosteson A.N.A. Temporal trends in healthcare utilization following primary melanoma diagnosis among Medicare beneficiaries. Br J Dermatol. 2017 Mar 30. doi: 10.1111/bjd.15530. [Epub ahead of print].

152. Lourenfo S.V., Sangueza M., Sotto M.N. et al. Primary oral mucosal melanoma: a series of 35 new cases from South America. Am J Dermatopathol 2009;31(4):323-30.

153. Luca Roncati , Teresa Pusiol, Francesco Piscioli Acta Dermatovenerol Croat. 2017 Jul;25(2):159-160. Prognostic Predictors of Thin Melanoma in Clinico-Pathological Practice Affiliations expand PMID: 28871933

154. Lynch H.T. et al. Phenotypic variation in eight extended CDKN2A germline mutation familial atypical multiple mole melanoma-pancreatic carcinoma-prone families: the familial atypical mole melanoma-pancreatic carcinoma syndrome. Cancer. 2002;94(1):84-96.

155. Lynch H.T., Krush A.J. Hereditary and malignant melanoma: implications for early cancer detection. Can Med Assoc J. 1968;99:789-792.

156. Ma J., Guo W., Li C. Ubiquitination in melanoma pathogenesis and treatment. Cancer Med. 2017 May 23. doi: 10.1002/cam4.1069. [Epub ahead of print].

157. Maher N.G.., Solinas A., Scolyer R.A., Puig S, Pellacani G., Guitera P. Detection of desmoplastic melanoma with dermoscopy and reflectance confocal microscopy. JEurAcadDermatolVenereol. 2017 Jun 2. doi: 10.1111/jdv.14381. [Epub ahead of print].

158. Mancini S., Crocetti E., Bucchi L., Pimpinelli N., Vattiato R., Giuliani O., Ravaioli A., Baldacchini F., Stanganelli I., Falcini F. Time trends and age-period-cohort analysis of cutaneous malignant melanoma incidence rates in the Romagna Region (northern Italy), 1986-2014. PMID: 30615011 DOI: 10.1097/CMR.0000000000000570 Melanoma Res. 2019 Jan 4. doi: 10.1097/CMR.0000000000000570. [Epub ahead of print].

159. Manolidis S., Donald P.J. Malignant mucosal melanoma of the head and neck: review of the literature and report of 14 patients. Cancer 1997;80(8): 1373-86.

160. Mar V. J., Soyer H. P Artificial intelligence for melanoma diagnosis: How can we deliver on the promise? Ann Oncol. 2018 May 28. doi: 10.1093/annonc/mdy193. [Epub ahead of print].

161. Mar V.J., Scolyer R.A., Long G.V. Computer-assisted diagnosis for skin cancer:

have we been outsmarted? Lancet. 2017 May 20;389(10083):1962-1964. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31285-0.

162. Maria J. Quintanilla-Dieck 1., Christopher K. Bichakjian 2 Facial Plast Surg Clin North Am. 2019 Feb;27(1):35-42. doi: 10.1016/j.fsc.2018.08.003. Management of Early-Stage Melanoma Affiliations expand PMID: 30420071 DOI: 10.1016/j.fsc.2018.08.003.

163. Marki E. Klapperich 1., Glen M. Bowen, Douglas Grossman. J Am Acad Dermatol. 2019 Jan;80(1):15-25. doi: 10.1016/j.jaad.2018.03.054. Current Controversies in Early-Stage Melanoma: Questions on Management and Surveillance Affiliations expand PMID: 30553299 DOI: 10.1016/j.jaad.2018.03.054.

164. Marra E., van Rijsingen M.C.J, Alkemade JAC, et al. The effect of a dermato-oncological training programme on the diagnostic skills and quality of referrals for suspicious skin lesions by general practitioners. Br J Dermatol 2021; 184:538-44.doi:10.1111/bjd.19214 pmid:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32407577 PubMedGoogle Scholar.

165. McLaughlin C.C., Wu X.C., Jemal A. et al. Incidence of noncutaneous melanomas in the U.S. Cancer 2005;103(5):1000-7.

166. McWhirter J.E. Hoffman-Goetz L. Visual images for patient skin self-examination and melanoma detection: a systematic review of published studies. J Am AcadDermatol. 2013 Jul;69(1):47-55. doi: 10.1016/j.jaad.2013.01.031. Epub 2013 Mar 6.

167. Melanoma. Schadendorf D., van Akkooi A.C.J., Berking C., Griewank K.G., Gutzmer R., Hauschild A., Stang A., Roesch A., Ugurel S. Lancet. 2018 Sep 15;392(10151):971-984. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31559-9. PMID: 30238891.

168. Milham S, Stetzer D Med Hypotheses. 2018 Jul;116:33-39. doi: 10.1016/j.mehy.2018.04.013. Epub 2018 Apr 17. The electronics in fluorescent bulbs and light emitting diodes (LED), rather than ultraviolet radiation, cause increased malignant melanoma incidence in indoor office workers and tanning bed users.

169. Moloney F.J., Guitera P., Coates E., Haass N.K., Ho K., Khoury R., O'Connell R.L., Raudonikis L., Schmid H., Mann G.J.., Menzies SW. JAMA Dermatol. 2014 Aug; 150(8):819-27. doi: 10.1001/jamadermatol.2014.514. Detection of primary melanoma in individuals at extreme high risk: a prospective 5-year follow-up study.

170. Naldi L., Altieri A., Imberti G.L., Giordano L., Gallus S., La Vecchia C. Ann Epidemiol. 2005 Aug;15(7):545-50. Cutaneous malignant melanoma in women. Phenotypic characteristics, sun exposure, and hormonal factors: a case-control study from Italy.; Oncology Study Group of the Italian Group for Epidemiologic Research in Dermatology (GISED) PMID: 16029848 DOI: 10.1016/j.annepidem.2004.10.005

171. Naldi L1, Falgheri G2, De Bitonto A3, Di Landro A4, Foiadelli L2, Imberti G5, Riva F2, Cazzaniga S6J Am Acad Dermatol. 2018 May;78(5):996-998. doi: 10.1016/j.jaad.2017.12.035. Epub 2017 Dec 18. Perception of ABC (asymmetry, borders, and color) parameters in the screening for melanoma: Model exercise with experienced dermatologists.

172. Nandapalan V., Roland N.J., Helliwell T.R. et al. Mucosal melanoma of the head and neck. Clin Otolaryngol Alled Sci 1998;23(2):107-16.

173. Nelson K.C., Gershenwald J.E., Savory S.A. et al. Telementoring and smartphone-based answering systems to optimize dermatology resident dermoscopy education. J Am Acad Dermatol 2019;81:e27-8. doi:10.1016/j.jaad.2019.01.045pmid:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/307034 59 PubMedGoogle Scholar.

174. Olsen C.M., Green A.C., Pandeya N., Whiteman D.C. J Invest Dermatol. 2018 Dec 19. pii: S0022-202X(18)30008-3. doi: 10.1016/j.jid.2018.12.006. [Epub ahead of print] Trends in Melanoma Incidence Rates in Eight Susceptible Populations through 2015.

175. Omar B. Ahmad et. al. AGE Standardization of rates: a new who standard. World Health Organization, 2001. P. 12-13.

176. Paola Corneli 1, Iris Zalaudek 1, Giovanni Magaton Rizzi 1, Nicola di Meo 1

Expert Rev Anticancer Ther. 2018 0ct;18(10):1007-1012. doi: 10.1080/14737140.2018.1507822. Epub 2018 Aug 13. Improving the Early Diagnosis of Early Nodular Melanoma: Can We Do Better? Affiliations expand PMID: 30079779 DOI: 10.1080/14737140.2018.1507822.

177. Paola Corneli, Iris Zalaudek, Giovanni Magaton Rizzi, Nicola di Meo Expert Rev Anticancer Ther. 2018 0ct;18(10):1007-1012. doi: 10.1080/14737140.2018.1507822. Epub 2018 Aug 13. Improving the Early Diagnosis of Early Nodular Melanoma: Can We Do Better? Affiliations expand PMID: 30079779 DOI: 10.1080/14737140.2018.1507822.

178. Papageorgiou C., Apalla Z., Bobos M., Gkentsidi T., Kyrgidis A., Lallas K., Manoli S.M., Moutsoudis A., Nikolaidou C., Spyridis I., Lallas A.G. Ital Dermatol Venereol. 2019 Feb 14. doi: 10.23736/S0392-0488.19.06294-1. [Epub ahead of print] Dermoscopy of Spitz/Reed naevi and management.

179. Patrick R.J., Fenske N.A., Messina J.L. Primary mucosal melanoma. J Am Acad Dermatol 2007;56(5):828-34.

180. Piccolo D., Ferrari A., Peris K. et al. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. Br JDermatol 2002; 147: 481-6.

181. Piepkorn M.W., Longton G.M., Reisch L.M., Elder D.E., Pepe M.S., Kerr K.F., Tosteson A.N.A., Nelson H.D., Knezevich S., Radick A., Shucard H., Onega T., Carney P.A., Elmore J.G., Barnhill R.L. JAMA Netw Open. 2019 Oct 2;2(10):e1912597. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.12597. Assessment of Second-Opinion Strategies for Diagnoses of Cutaneous Melanocytic Lesions.

182. Pinault L., Bushnik T., Fioletov V., Peters C.E., King W.D., Tjepkema M. The risk of melanoma associated with ambient summer ultraviolet radiation. Health Rep. 2017 May 17;28(5):3-11.

183. Pinault L., Bushnik T., Fioletov V., Peters C.E., King W.D., Tjepkema M. The risk of melanoma associated with ambient summer ultraviolet radiation. Health Rep. 2017 May 17;28(5):3-11.

184. Pinault L., Fioletov V., Sun exposure, sun protection and sunburn among Canadian

adults. HealthRep. 2017 May 17;28(5):12-19.

185. Prado G., D'Amore P., Tagliero A., Florez-White M., Acuna J. J. Am Acad Dermatol. 2016 Nov;75(5):1057-1059. doi: 10.1016/j.jaad.2016.07.030. A cross-sectional study of trends in the stage of melanoma at diagnosis in the United States from 2001-2011.

186. Ren M., Kong Y.Y., Shen X.X., Cai X., Kong J.C. Zhonghua Bing Li Xue Za Zhi. 2018 Oct 8;47(10):769-774. doi: 10.3760/cma.j.issn.0529-5807.2018.10.007. [Lentigo maligna and lentigo maligna melanoma: a clinicopathologic analysis of twenty-four cases]. [Article in Chinese; Abstract available in Chinese from the publisher].

187. Ribero S., Longo C., Dika E., Fortes C., Pasquali S., Nagore E., Glass D., Robert C., Eggermont A.M, Testori A., Quaglino P., Nathan P., Argenziano G., Puig S., Bataille V.J. Eur Acad Dermatol Venereol. 2017 Jan;31(1):65-69. doi: 10.1111/jdv.13722. Epub 2016 May 27. Pregnancy and melanoma: a European-wide survey to assess current management and a critical literature overview. Members of the Melanoma Group of the EORTC.

188. Richard Shellenberger, Mohammed Nabhan , Sweta Kakaraparthi Ann Med. 2016;48(3):142-8. doi: 10.3109/07853890.2016.1145795. Epub 2016 Feb 25. Melanoma Screening: A Plan for Improving Early Detection Affiliations expand PMID: 26911192 DOI: 10.3109/07853890.2016.1145795.

189. Rigel D.S. Carucci J.A. Malignant melanoma: prevention, early detection, and treatment in the 21 st century. // CA Cancer Journal of Clinicians -2000-Vol. 50-P.215-36.

190. Rinner C., Tschandl P., Sinz C., Kittler H. Long-term evaluation of the efficacy of digital dermatoscopy monitoring at a tertiary referral center. J Dtsch DermatolGes. 2017 May;15(5):517-522. doi: 10.1111/ddg.13237.

191. Robinson J.K., Gaber R., Hultgren B., Eilers S., Blatt H., Stapleton J., Mallett K., Turrisi R., Duffecy J., Begale M., Martini M., Bilimoria K., Wayne J. Skin self-examination education for early detection of melanoma: a randomized controlled trial of Internet, workbook, and in-person interventions.J Med Internet Res. 2014

Jan 13;16(1):e7. doi: 10.2196/jmir.2883.

192. Robinson J.K., Jain N., Marghoob A.A. et al. A randomized trial on the efficacy of mastery learning for primary care provider melanoma opportunistic screening skills and practice. J Gen Intern Med 2018;33:855-62.doi:10.1007/s11606-018-4311-3pmid:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29404948 PubMedGoogle Scholar.

193. Robsahm T.E., Bergva G., Hestvik U.E., Mmller B. Sex differences in rising trends of cutaneous malignant melanoma in Norway, 1954-2008. Melanoma Res. 2013 Feb;23(1):70-8. doi: 10.1097/CMR.0b013e32835c7e48.

194. Rogers T., Marino M., Dusza S.W., Bajaj S., Marchetti M.A., Marghoob A. Triage amalgamated dermoscopic algorithm (TADA) for skin cancer screening. Dermatol. Pract Concept. 2017 Apr 30;7(2):39-46. doi: 10.5826/dpc.0702a09. eCollection 2017 Apr.

195. Rosendahl CO, Grant-Kels JM, Que SK J Am Acad Dermatol. 2015 Sep;73(3):507-12. doi: 10.1016/j.jaad.2015.04.029. Epub 2015 May 30. Dysplastic nevus: Fact and fiction.

196. Rowell D., Nguyen K.H., Baade P., Janda M. Asian Pac J Cancer Prev. 2017 Apr 1;18(4): 1063-1067. Evaluation of a Skin Self-Examination Programme: a Four-Stage Recursive Model.

197. Russo T., Piccolo V., Lallas A., Jacomel J., Moscarella E., Alfano R., Argenziano G. Dermoscopy of Malignant Skin Tumours: What's New? Dermatology. 2017 May 10. doi: 10.1159/000472253. [Epub ahead of print]

198. Rutten A. [Malignant melanoma in children and adolescents.] //Pathologe. 2007 Nov;28(6):437-444. German.

199. Salvini C., ScarfM F., Fabroni C., Taviti F. Melanoma and pregnancy. G ItalDermatolVenereol. 2017 Jun;152(3):274-285. doi: 10.23736/S0392-0488.17.05558-4. Epub 2017 Jan 24.

200. Satheesha T.Y., Satyanarayana D., Prasad M.N.G., Dhruve K.D. Melanoma Is Skin Deep: A 3D Reconstruction Technique for Computerized Dermoscopic Skin Lesion Classification. IEEE J TranslEng Health Med. 2017 Jan 16;5:4300117. doi:

10.1109/JTEHM.2017.2648797. eCollection 2017.

201. Savoye I., Olsen C.M., Whiteman D.C., Bijon A., Wald L., Dartois L., Clavel-Chapelon F., Boutron-Ruault M.C., Kvaskoff M. J. Epidemiol. 2018 Jan 5;28(1):27-33. doi: 10.2188/jea.JE20160166. Epub 2017 Nov 25. Patterns of Ultraviolet Radiation Exposure and Skin Cancer Risk: the E3N-SunExp Study.

202. Sayre RM, Dowdy J.C., Poh-Fitzpatrick M. Photo chem Photo biol. 2004 Jul-Aug;80:47-51. Dermatological risk of indoor ultraviolet exposure from contemporary lighting sources.

203. Schindewolf T., Schiffner R., Stolz W., Albert R., Abmayr W., Harms H. J. Am Acad Dermatol. 1994 Jul;31(1):33-41. Evaluation of different image acquisition techniques for a computer vision system in the diagnosis of malignant melanoma.

204. Schindewolf T., Stolz W., Albert R., Abmayr W., Harms H. Anal Quant CytolHistol. 1993 Feb;15(1):1-11. Classification of melanocytic lesions with color and texture analysis using digital image processing.

205. Schoffer O., Schrein S., Arand G., Arnholdt H., Baaske D., Bargou R.C., Becker N., Beckmann M.W., Bodack Y., Bцhme B., Bozkurt T., Breitsprecher R., Buchali A., Burger E., Burger U., Dommisch K., Elsner G., Fernschild K., Flintzer U., Funke U., Gerken M., Gцbel H., Grobe N., Gumpp V., Heinzerling L., Kempfer L.R., Kiani A., Klinkhammer-Schalke M., Kicking S., Kreibich U., Knabner K., Kuhn P., Lutze S., Mgder U., Maisel T., Maschke J., Middeke M., Neubauer A., Niedostatek A., Opazo-Saez A., Peters C., Schell B., Schenkirsch G., Schmalenberg H., Schmidt P., Schneider C., Schubotz B., Seide A., Strecker P., Taubenheim S., Wackes M., Wei£ S., Welke C., Werner C., Wittekind C., Wulff J., Zettl H., Klug S.J. Tumour stage distribution and survival of malignant melanoma in Germany 2002-2011.BMC Cancer. 2016 Dec 5;16(1):936.

206. Secker L.J., Buis P.A., Bergman W., Kukutsch N.A. Acta DermVenereol. 2017 Feb 8;97(2):263-265. doi: 10.2340/00015555-2526. Effect of a Dermoscopy Training Course on the Accuracy of Primary Care Physicians in Diagnosing Pigmented Lesions.

207. Shi Q., Liu H., Han P., Li C., Wang Y., Wu W., Zhu D., Amos C.I., Fang S., Lee

J.E., Han J., Wei Q. Genetic Variants in WNT2B and BTRC Predict Melanoma Survival. J Invest Dermatol. 2017 May 9. pii: S0022-202X(17)31489-6. doi: 10.1016/j.jid.2017.04.023. [Epub ahead of print].

208. Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic and Logical Foundations London: Cambridge University Press. 2009. 513 p.

209. Siegel R., Naishadham D., Jemal A. Cancer statistics // CA Cancer J. Clin. 2012. Vol. 62. P. 10-29.

210. Skowron F., Bnrard F., Balme B., Maucort-Boulch D. Role of obesity on the thickness of primary cutaneous melanoma. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2015 Feb;29(2):262-9. doi: 10.1111/jdv.12515. Epub 2014 Apr 21.

211. Stang A., Garbe C., Autier P., J^kel K.H. The many unanswered questions related to the German skin cancer screening programme.Eur J Cancer. 2016 Sep;64:83-8. doi: 10.1016/j.ejca.2016.05.029. Epub 2016 Jun 29.

212. Stenehjem J.S., Grimsrud T.K., Rees J.R., Vos L., Babigumira R., Veierrnd M.B., Robsahm T.E. A protocol for prospective studies of 25-hydroxyvitamin D, leptin and body mass index in relation to cutaneous melanoma incidence and survival BMJ Open. 2017 Jun 21;7(6):e014829. doi: 10.1136/bmjopen-2016-014829.

213. Stojkovic-Filipovic Jelena, Kittler Harald Dermatoskopie amelanotischer und hypomelanotischer Melanome JDDG: journal der deutsch endermatologi scheng es ell schaft Volume 12, Issue 6, June 2014, Pages: 467-472, Version of Record online : 29 MAY 2014, DOI: 10.1111/ddg.12368_suppl.

214. Tarhini A.A., Lorigan P., Leachman S. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2017;37:651-660. doi: 10.14694/EDBK_174930. Operable Melanoma: Screening, Prognostication, and Adjuvant and Neoadjuvant Therapy.

215. Tas F., Erturk K. Ann Plast Surg. 2019 Jan 9. doi: 10.1097/SAP.0000000000001695. [Epub ahead of print] Cheek Cutaneous Melanomas: A Review of 98 Cases.

216. Tracey EH, Vij A. Dermatol Clin. 2019 Jan;37(1):73-82. doi: 10.1016/j.det.2018.08.003. Updates in Melanoma.

217. Tschandl P., Hofmann L., Fink C., Kittler H., Haenssle H.A. Melanomas vs. nevi

in high-risk patients under long-term monitoring with digital dermatoscopy: do melanomas and nevi already differ at baseline? J Eur Acad Dermatol Venereol. 2017 Jun;31(6):972-977. doi: 10.1111/jdv.14065. Epub 2017 Jan 10.

218. Tschandl P., Hofmann L., Fink C., Kittler H., Haenssle H.A. Melanomas vs. nevi in high-risk patients under long-term monitoring with digital dermatoscopy: do melanomas and nevi already differ at baseline?J Eur Acad Dermatol Venereol. 2017 Jun;31(6):972-977. doi: 10.1111/jdv.14065. Epub 2017 Jan 10.

219. Tschandl P., Rosendahl C, Akay BN, Argenziano G, Blum A, Braun RP, Cabo H9, Gourhant JY, Kreusch J, Lallas A, Lapins J, Marghoob A, Menzies S, Neuber NM, Paoli J, Rabinovitz HS, Rinner C, Scope A, Soyer HP, Sinz C, Thomas L, Zalaudek I, Kittler H. JAMA Dermatol. 2019 Jan 1;155(1):58-65. doi: 10.1001/jamadermatol.2018.4378. Expert-Level Diagnosis of Nonpigmented Skin Cancer by Combined Convolutional Neural Networks.

220. Tschandl P, Sinz C, Kittler H. Comput Biol Med. 2019 Jan;104:111-116. doi: 10.1016/j.compbiomed.2018.11.010. Epub 2018 Nov 16. Domain-specific classification-pretrained fully convolutional network encoders for skin lesion segmentation.

221. Varey A.H.R., Madronio C.M., Cust A.E., Goumas C., Mann G.J., Armstrong B.K., Scolyer R.A., Curtin A.M., Thompson J.F. Poor Adherence to National Clinical Management Guidelines: A Population-Based, Cross-Sectional Study of the Surgical Management of Melanoma in New South Wales, Australia. AnnSurgOncol. 2017 Aug;24(8):2080-2088. doi: 10.1245/s10434-017-5890-7. Epub 2017 May 25.

222. Varey A.H.R., Madronio C.M., Cust A.E., Goumas C., Mann G.J., Armstrong B.K., Scolyer R.A., Curtin A.M., Thompson J.F. Poor Adherence to National Clinical Management Guidelines: A Population-Based, Cross-Sectional Study of the Surgical Management of Melanoma in New South Wales, Australia.AnnSurgOncol. 2017 Aug;24(8):2080-2088. doi: 10.1245/s10434-017-5890-7. Epub 2017 May 25.

223. VerzM A.E., Bubley J.A., Haugh A.M., Zhang B.., Wagner A, Kruse L., West D.P.,

Wayne J., Guitart J., Gerami P. A single-institution assessment of superficial spreading melanoma (SSM) in the pediatric population: Molecular and histopathologic features compared with adult SSM. J Am Acad Dermatol. 2017 Jul 25. pii: S0190-9622(17)31807-8. doi: 10.1016/j.jaad.2017.05.051. [Epub ahead of print].

224. Vienneau D., de Hoogh K., Hauri D., Vicedo-Cabrera A.M., Schindler C., Huss A., R^sli M1; SNC Study Group. Effects of Radon and UV Exposure on Skin Cancer Mortality in Switzerland.Environ Health Perspect. 2017 Jun 16;125(6):067009. doi: 10.1289/EHP825.

225. Waldmann A., Nolte S., Weinstock M.A., Breitbart E.W., Eisemann N., Geller A.C.,

Greinert R., Volkmer B., Katalinic A. Skin cancer screening participation and impact on melanoma incidence in Germany--an observational study on incidence trends in regions with and without population-based screening. Br J Cancer. 2012 Feb 28;106(5):970-4. doi: 10.1038/bjc.2012.22. Epub 2012 Jan 31.

226. Walton A.E., Janda M., Youl P.H., Baade P., Aitken J.F., Whiteman D.C., Gordon L.G., Neale R.E. Arch Environ Occup Health. 2014;69(4):214-22. doi: 10.1080/19338244.2013.771247. Uptake of skin self-examination and clinical examination behavior by outdoor workers.

227. Ward-Peterson M., Acuca J.M., Alkhalifah M.K., Nasiri A.M., Al-Akeel E.S., Alkhaldi T..M, Dawari S.A., Aldaham S.A. Association Between Race/Ethnicity and Survival of Melanoma Patients in the United States Over 3 Decades: A Secondary Analysis of SEER Data. Medicine (Baltimore). 2016 Apr;95(17):e3315. doi: 10.1097/MD.0000000000003315.

228. Watts C.G., Drummond M., Goumas C., Schmid H., Armstrong B.K., Aitken J.F., Jenkins M.A., Giles G.G., Hopper J.L, Mann G.J., Cust A.E. JAMA Dermatol. 2018 Sep 1;154(9): 1001-1009. doi: 10.1001/jamadermatol.2018.1774. Sunscreen Use and Melanoma Risk Among Young Australian Adults.

229. Watts C.G., Madronio C.M., Morton R.L., Goumas C., Armstrong B.K., Curtin A., Menzies S.W., Mann G.J., Thompson J.F., Cust A.E. Diagnosis and clinical management of melanoma patients at higher risk of a new primary melanoma: A

population-based study in New South Wales, Australas J Dermatol. 2016 Август 1. DOI: 10.1111 / ajd.12530.

230. Wawrzynkiewicz M., Radwanek M., Oszywa A., Wojas-Pelc A. Przegl Epidemiol. 2017;71(3):429-438. Patient's health awareness as a significant link in the process of melanoma diagnostics.

231. Weber C.O. Surgical experience and research, in addition to interesting observations from the surgical clinic and the protestant hospital bonn. Berlin, 1859. Pp. 304-5.

232. Weinstock M.A., Lott J.P., Wang Q., Titus L.J., Onega T., Nelson H.D., Pearson L., Piepkorn M., Barnhill R.L., Elmore J.G., Tosteson A.N.A. Skin biopsy utilization and melanoma incidence among Medicare beneficiaries. Br J Dermatol. 2017 Apr;176(4):949-954. doi: 10.1111/bjd.15077. Epub 2017 Mar 1.

233. Wernli K.J., Henrikson N.B., Morrison C.C., Nguyen M., Pocobelli G., Whitlock E.P. Screening for Skin Cancer in Adults: An Updated Systematic Evidence Review for the U.S. Preventive Services Task Force [Internet]. Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US); 2016 Jul. Report No.: 14-05210-EF-1.U.S. Preventive Services Task Force Evidence Syntheses, formerly Systematic Evidence Reviews.

234. William Higgins, Kachiu C Lee , Anjela Galan , David J. Leffell J Am Acad Dermatol. 2015 Aug;73(2):181-90, quiz 191-2. doi: 10.1016/j.jaad.2015.04.014. Melanoma in Situ: Part I. Epidemiology, Screening, and Clinical Features H Affiliations expand PMID: 26183967DOI: 10.1016/j.jaad.2015.04.014.

235. Wu S., Cho E., Li W.Q., Weinstock M.A., Han J., Qureshi A.A. Am J Epidemiol. 2016 May 1;183(9):824-33. doi: 10.1093/aje/kwv282. Epub 2016 Apr 3. History of Severe Sunburn and Risk of Skin Cancer Among Women and Men in 2 Prospective Cohort Studies.

236. Xavier M.H., Drummond-Lage A.P., Baeta C., Rocha L., Almeida A.M., Wainstein A. J. Medicine (Baltimore). 2016 Aug;95(31):e4396. doi: 10.1097/MD.0000000000004396. Delay in cutaneous melanoma diagnosis: Sequence analyses from suspicion to diagnosis in 211 patients. iong Y.Q., Ma S.J.,

Mo Y., Huo S.T., Wen Y.Q., Chen Q. Comparison of dermoscopy and reflectance confocal microscopy for the diagnosis of malignant skin tumours: a meta-analysis. J Cancer Res ClinOncol. 2017 Mar 13. doi: 10.1007/s00432-017-2391-9. [Epub ahead of print].

237. Yun S.J., Kwon O.S., Han J.H., Kweon S.S., Lee M.W., Lee D.Y. et al. Clinical characteristics and risk of melanoma development from giant congenital melanocytic naevi in Korea: a nationwide retrospective study. Br J Dermatol. 2012;166:115-23. https://doi.org/10.1111/j.1365-2133.2011.10636.x.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Анкетирование пациентов с меланомой кожи и здоровых людей

населения Самарской области

Паспортная часть

Фамилия, имя, отчество_

Телефон контакта_

Дата рождения_

Адрес прописки_

1. Возраст в настоящий момент_(лет)

Пол: 1 - мужской, 0 - женский

Пациент с впервые установленным диагнозом «меланома»? (Да, нет)

2. Этническое происхождение (выбрать):

1. Индоевропейское (русские, украинцы, белорусы, поляки, осетины, курды, цыгане, армяне, таджики, литовцы, латыши и др.)

2. Тюркское (татары, чуваши, башкиры, азербайджанцы, гагаузы, казахи, узбеки, киргизы, туркмены и др.)

3. Финно-угорское (эстонцы, финны, венгры, мордва, удмурты, коми, мари, ханты, манси и др.)

4. Кавказское (чеченцы, ингуши, черкесы, аварцы, даргинцы, кабарда и

др.)

5. Семитское (евреи)

6. Монгольское (калмыки, монголы)

7. Картвелийское (грузины)

8. Баскское (баски)

Регион постоянного проживания до начала заболевания (01-89) (вписать)

3. Образование

1. Высшее

2. Неполное высшее

3. Среднее

4. Незаконченное среднее Профессия (вписать)

4. Характер труда

1. Преимущественно физический

2. Преимущественно умственный

5. Осведомленность пациента о меланоме кожи и ее факторах риска до постановки диагноза меланомы

1. Газеты

2. Телевидение

3. Интернет

4. Журналы

5. Бюллетени

6. Не осведомлен

Выявление меланомы кожи

6. Проводил ли пациент самостоятельные обследования кожи (кроме кожи лица) в течение 1 года до постановки диагноза «меланома кожи»?

1 - да, 0 - нет

7. Пигментное образование выявлено при профилактическом осмотре?

1 - да, 0 - нет

8. Что привлекло внимание?

Изменение размеров в сторону увеличения

1 - да, 0 - нет

Изменение размеров

1 - да, 0 - нет

Кровоточивость

1 - да, 0 - нет

Изменение цвета

1 - да, 0 - нет Зуд

1 - да, 0 - нет

9. Кто впервые обратил внимание на пигментное образование, которое стало источником заболевания?

Если врач другой специальности - уточните, какой (впишите)

10. Время от момента выявления пациентом/родственниками первых изменений до постановки диагноза (мес.) (впишите)

11. Фактическое время от постановки диагноза до начала лечения (мес.) (впишите)

12. Семейная история меланомы, случаи меланомы кожи у близких родственников (впишите)

13. Наличие у пациента других злокачественных опухолей

1 - да, 0 - нет

Если да, укажите локализацию (впишите)

Аутоиммунные заболевания, выявленные до заболевания меланомой

14. Наличие аутоиммунных заболеваний, выявленных до заболевания меланомой

1. Неспецифический язвенный колит

2. Болезнь Крона

3. Ревматоидный артрит

4. Аутоиммунный тиреоидит (болезнь Хашимото)

5. Аутоимунный гепатит

6. Экзема, атопический дерматит

7. Псориаз

8. Аутоиммунный гломерулонефрит

Варианты ответа: 1-8

15. Другое аутоиммунное заболевание (впишите)

Аллергические заболевания, выявленные до заболевания меланомой

16. Наличие аллергических заболеваний, выявленных до заболевания меланомой

1 - да, 0 - нет

17. Какие из аллергических заболеваний, выявленных до заболевания меланомой?

1. Аллергия на лекарственные препараты

2. Аллергия на продукты питания

3. Сенная лихорадка Варианты ответов: 1 -3

18. Другое аллергическое заболевание (впишите)

Фенотипические характеристики на момент осмотра пациента

19. Рост (см) (впишите)

20. Вес (кг) (впишите)

21. Индекс массы тела

Собственный цвет волос

1. Брюнет

2. Рыжий

3. Блондин

4. Шатен

5. Русый

6. Седой

Варианты ответов: 1 -6

23. Цвет глаз (выбрать из списка)

1. Синий (светлый)

2. Голубой (светлый)

3. Серый (светлый)

4. Зеленый (светлый)

5. Буро-желто-зеленый (светлый)

6. Желтый (темный)

7. Светло-карий (темный)

8. Карий (темный)

9. Темно-карий (темный)

10. Черный (темный)

24. Фототип кожи (выбрать из списка)

Выберите из списка I, II, III, IV, V

25. Общее количество обычных приобретенных невусов (введите)

26. Количество диспластических невусов (введите)

Посещение соляриев, УФИ

27. Посещение соляриев в любой период жизни

1 - да, 0 - нет

28. Возраст начала посещения солярия (введите)

29. Суммарная длительность воздействия УФИ, полученного за время пребывания в солярии (в часах)

Выберите из списка

30. Отдых на южных курортах

1 - да, 0 - нет

31. Периоды жизни

в возрасте до 20 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 20-29 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 30-39 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 40-49 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 50-59 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 60-69 лет 1 - да, 0 - нет в возрасте 70-79 лет 1 - да, 0 - нет

32. Средняя длительность пребывания в год (в неделях), впишите

33. Регион пребывания (по интенсивности инсоляции)

1. Крым, Кавказ, Болгария, Румыния, Хорватия

2. Турция, Греция, Италия, Испания, Португалия, Канары

3. Тунис, Алжир, Марокко, Израиль, Куба, Австралия, ЮАР, Гоа, страны Юго-Восточной Азии

4. Египет, ОАЭ, Шри-Ланка

34. Другой регион пребывания (впишите)

Обычное время года зима

1 - да, 0 - нет весна

1 - да, 0 - нет лето