Drug- and Virus- or Bacteria-induced Exanthems: The Role of Immunohistochemical Staining for Cytokines in Differential Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The differential clinical diagnosis between drug-induced exanthema (DIE) and virus- or bacteria-induced exanthema (VBIE) is frequently not easy because the serologic analysis for virus and bacteria and skin tests are not always exhaustive. In these cases, only the oral challenge test is nullifying. OBJECTIVES: This study wants to identify 1 or more structural changes and/or cytokine markers that might be helpful in discriminating the etiology and the possible correlation with the clinical features, type of the involved drug, blood and skin eosinophilia, and time of skin biopsy. METHODS: Involved non-sun-exposed skin biopsy specimens were obtained from 36 patients with DIE and 30 patients with VBIE. Blood investigations, skin tests, and oral rechallenge tests were carried out in all subjects. The histopathologic features and the immunohistochemical expression of a cytokine panel [fatty acid synthase-ligand, granzyme B, interleukin (IL) 2, IL-4, IL-5, IL-10, IL-13, interferon γ, perforin, tumor necrosis factor α] were analyzed. CONCLUSIONS: Finally, DIE and VBIE have distinct skin cytokine profile (IL-5 alone or in combination with granzyme B and perforin in DIEs was statistically more frequent than in VBIEs, mainly when skin biopsy was carried out within 2 days from clinical onset), which might be helpful in discriminating the etiology.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».