Challenging Diagnosis of a Rare Case of Spontaneous Keloid Scar
Notice bibliographique
Résumé
Keloid scars are benign dermal collagenous lesions that arise in the reticular layer of the dermis as a result of a period of prolonged wound healing due to injurious cutaneous insult. It is diagnosed clinically by a history of injury preceding its appearance and its pathognomonic encroachment beyond the boundary of the original wound. There are multiple factors that predispose an individual to keloid scar formation but no single hypothesis sufficiently explained its complex pathogenesis. The spontaneity of keloid scar to arise de novo without prior cutaneous injury is very rare. Although the non-specific appearance of spontaneous keloid scar can resemble various malignant or benign tumors, it is of paramount importance to accurately diagnose it due to the difficulty and complexity of keloid scar treatment or the atrocious outcome of its mismanagement. Here, we presented a rare case of spontaneous keloid scar over an unusual site of occurrence, and its disfiguring consequences as a result of misdiagnosis and treatment. We also highlighted the diagnostic challenge facing many clinicians when spontaneous keloid scar occurred in an individual without significant predisposing factors. Therefore, extra vigilance should be exercised in our practice and the spontaneity origin of keloid scar should be borne in one’s mind. J Med Cases. 2014;5(8):466-469 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc1887w
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».