Treatment of Ulcerative Necrobiosis Lipoidica with Topical Calcineurin Inhibitor: Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ulcerative necrobiosis lipoidica (UNL) is an uncommon disease, which is frequently recalcitrant to available therapies. It is characterized by well-defined, ulcerated plaques with indurated borders and atrophic centers. Multiple therapeutic options have been described, with variable success rates. Objective: To report the efficacy of using topical tacrolimus in treating UNL. Method: Topical tacrolimus was used in the treatment of two patients with UNL. Result: Topical tacrolimus is effective in treating UNL. Conclusion: Topical tacrolimus is a reasonably effective choice in treating UNL. Contexte: La nécrobiose lipoïdique ulcérée (NLU) est une maladie rare, qui est souvent réfractaire au traitement. Elle se caractérise par des placards ulcérés et bien définis, des bords indurés et des centres atrophiques. Différentes formes de traitement ont été utilisées et se sont soldées par des taux variables de réussite. Objectif: L'étude visait à faire état de l'efficacité du tacrolimus topique dans le traitement de la NLU. Méthode: Nous avons fait usage de tacrolimus topique dans le traitement de la NLU chez deux patients. Résultat: Le tacrolimus topique s'est montré efficace dans le traitement de la NLU. Conclusion: Le tacrolimus topique est un moyen relativement efficace de traitement de la NLU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».