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Skin color parameters and Fitzpatrick phototypes in estimating the risk of skin cancer: A case-control study in the Polish population - 18/04/17

Doi : 10.1016/j.jaad.2015.10.022 
Aneta Sitek, MSc, PhD a, Iwona Rosset, MSc, PhD a, Elżbieta Żądzińska, MSc, PhD a, b, Anna Kasielska-Trojan, MD, PhD c, Aneta Neskoromna-Jędrzejczak, MD, PhD d, Bogusław Antoszewski, MD, PhD e,
a Department of Anthropology, University of Lodz, Lodz, Poland 
b Biological Anthropology and Comparative Anatomy Research Unit, School of Medicine, The University of Adelaide, Australia 
c Department of Plastic, Reconstructive, and Aesthetic Surgery, University Hospital No. 1, Lodz, Poland 
d Craniomaxillofacial and Oncological Surgery Clinic, Medical University of Lodz, Lodz, Poland 
e Plastic, Reconstructive and Aesthetic Surgery Clinic, Medical University of Lodz, Lodz, Poland 

Reprint requests: Bogusław Antoszewski, MD, PhD, Plastic, Reconstructive, and Aesthetic Surgery Clinic, Medical University of Lodz, Kopcinskiego 22, Lodz 90-153, Poland.Plastic, Reconstructive, and Aesthetic Surgery ClinicMedical University of LodzKopcinskiego 22Lodz90-153Poland

Abstract

Background

Light skin pigmentation is a known risk factor for skin cancer.

Objective

Skin color parameters and Fitzpatrick phototypes were evaluated in terms of their usefulness in predicting the risk of skin cancer.

Methods

A case-control study involved 133 individuals with skin cancer (100 with basal cell carcinoma, 21 with squamous cell carcinoma, 12 with melanoma) and 156 healthy individuals. All of them had skin phototype determined and spectrophotometric skin color measurements were done on the inner surfaces of their arms and on the buttock. Using those data, prediction models were built and subjected to 17-fold stratified cross-validation.

Results

A model, based on skin phototypes, was characterized by area under the receiver operating characteristic curve = 0.576 and exhibited a lower predictive power than the models, which were mostly based on spectrophotometric variables describing pigmentation levels. The best predictors of skin cancer were R coordinate of RGB color space (area under the receiver operating characteristic curve 0.687) and melanin index (area under the receiver operating characteristic curve 0.683) for skin on the buttock.

Limitations

A small number of patients were studied. Models were not externally validated.

Conclusions

Skin color parameters are more accurate predictors of skin cancer occurrence than skin phototypes. Spectrophotometry is a quick, easy, and affordable method offering relatively good predictive power.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : erythema index, International Commission on Illumination L*a*b* color space, melanin index, red/green/blue color space, skin cancer, skin phototype

Abbreviations used : AUC, BCC, CIELab, RGB, EI, MI, OCP, SCC


Plan


 Supported by the National Science Center, grant no. 0754/B/P01/2011/40.
 Conflicts of interest: None declared.


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Vol 74 - N° 4

P. 716-723 - avril 2016 Retour au numéro
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