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Enregistrement W2113117515 · doi:10.2310/7750.2010.09047

Progressive Mucinous Histiocytosis: Importance of Electron Microscopy to Confirm Diagnosis

2010· article· en· W2113117515 sur OpenAlexaff
Iman Hemmati, Wendy McLeod, Richard I. Crawford

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistiocytic Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathologyHistiocytosisElectron microscopeDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progressive mucinous histiocytosis (PMH) is a benign, non-Langerhans cell histiocytosis with characteristic ultrastructural features that can be used for diagnosis. Once an important tool in dermatologic diagnosis, electron microscopy has been largely replaced by immunohistochemistry and immunofluorescence techniques today. However, electron microscopy occasionally still plays a crucial role in the diagnosis of dermatologic conditions. We report a case of PMH as an example of a dermatologic disorder that requires electron microscopy for its diagnosis. METHODS: A 60-year-old woman presented to our clinic with a history of small, sharply demarcated, skin-colored papules ranging from 2 to 5 mm in diameter distributed over the arms, forearms, and dorsal hands. The results of light microscopy, immunohistochemical studies, and clinical examination were inconclusive. Another biopsy for electron microscopy showed the characteristic features of PMH. CONCLUSION: This case demonstrates that a dermatopathology service still needs to have access to electron microscopy for diagnostic purposes to successfully diagnose a small number of rare conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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