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O trabalho tem como objetivo discutir acerca do carcinoma epidermoide de palato mole, suas principais características clínicas, histológicas e prevalência, critérios fundamentais para auxiliar no diagnóstico e tratamento dessa patologia. O carcinoma epidermoide é o tumor maligno mais comumente encontrado na cavidade oral, acomete principalmente a borda posterior da língua, tendo predileção por indivíduos tabagistas e/ou etilistas crônicos devido maior probabilidade de desenvolver o câncer bucal associado ao fator irritativo crônico. Sua manifestação ocorre em diferentes graus de malignidade tendo como características predominantes anaplasia, destruição do tecido local, crescimento rápido e capacidade de metástase. O diagnóstico do carcinoma epidermoide geralmente é tardio, seja pelo desconhecimento da patologia pelo profissional ou mesmo percepção das alterações na mucosa pelo próprio paciente que evitam buscar atendimento por temer o diagnóstico. Trata-se de uma revisão narrativa, de natureza qualitativa e exploratória, a qual objetiva elencar e evidenciar os critérios diagnósticos para o carcinoma epidermoide de palato mole, pautados em critérios clínicos, histológicos, tratamento e sua etiologia. Foi realizada uma busca ativa nas seguintes bases de dados eletrônicas: PUBMED, Medline, Google Scholar, Diadorim, Portal Periódicos CAPES, utilizando-se de descritores, Descriptors in Health Science (DeCS) e Medical Subject Headings (MeSH). Com o estudo, conclui-se que o conhecimento sobre lesões tumorais é de suma importância por parte dos profissionais da saúde, auxiliando assim em um diagnóstico precoce, tornando-se menos negativo e elevando as taxas de sobrevida do paciente.

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O objetivo do trabalho foi comparar a performance de dois softwares com IA em telerradiografia cefalométrica lateral, por meio da avaliação da reprodutibilidade e confiabilidade das medidas lineares e angulares da análise de McNamara. Foram marcadas 30 telerradiografias cefalométricas por meio do método digital pelo examinador no Radiocef (RadioMemory). Posteriormente, a amostra foi marcada por meio da IA dos softwares CEFBOT (RadioMemory) e WebCephTM (AssembleCircle), para avaliação da reprodutibilidade e confiabilidade, em relação ao examinador e os softwares em questão. Para calibrar o examinador e avaliar a confiabilidade das marcações do examinador, CEFBOT, e WebCephTM utilizou o Coeficiente de Correlação Intraclasse (ICC), bem como, o teste ANOVA e pós teste de Tukey avaliou a reprodutibilidade dos softwares, por meio dos pontos cefalométricos que compõem a análise de McNamara. O ICC médio do examinador, CEFBOT e do WebCeph foram 0.960, 0.940 e 0.954, respectivamente, indicando concordância quase perfeita. Ao comparar CEFBOT com examinador, observou-se diferença estatística (p<0.01) apenas na medida A-N perpendicular. Quanto ao WebCephTM, ao comparar com o examinador houve diferença significativa entre os fatores dois ao seis e o dez. E comparado ao CEFBOT, houve divergência nos mesmos fatores somado ao fator onze. Além disso, o WebCephTM não identificou as medidas Nfa-Nfp e Bfa-Bfp. O CEFBOT apresentou reprodutibilidade e confiabilidade na identificação dos pontos cefalométricos determinados pela análise de McNamara, mas necessitando de supervisão humana. O WebCeph apresentou concordância quase perfeita nas marcações, porém seis medidas apresentaram-se diferentes do examinador e duas não foram realizadas pela aplicação.