Diagnosis and management of eosinophilic cellulitis (Wells' syndrome): A case series and literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Eosinophilic cellulitis (Wells' syndrome) is an inflammatory dermatitis that is often misdiagnosed as infectious cellulitis due to its similarity in presentation. Misdiagnosis leads to delay of correct treatment and inappropriate use of antibiotics. METHODS: A case series of eosinophilic cellulitis and a literature review are presented. RESULTS: Patients with Wells' syndrome may present with a variety of nonspecific symptoms, such as fever, arthralgia and malaise, as well as myriad cutaneous lesions with associated erythema, presenting as blisters, bullae, papules and/or nodules. Several treatment modalities have been used to treat eosinophilic cellulitis and have been met with variable success rates; these include systemic corticosteroids, topical corticosteroids and antihistamines, with success rates of 91.7%, 50% and 25%, respectively. CONCLUSIONS: A high degree of clinical suspicion must be exercised to diagnose this rare condition. Cellulitis with an atypical presentation or not responding to appropriate antibiotic treatment should trigger suspicion of Wells' syndrome. To date, the most successful treatment method is a short course of systemic corticosteroids.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».