Lymphocytic panniculitis: an algorithmic approach to lymphocytes in subcutaneous tissue
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of panniculitis is a relatively rare occurrence for many practising pathologists. The smaller subset of lymphocyte-predominant panniculitis is further complicated by the diagnostic consideration of T cell lymphoma involving the subcutaneous tissue, mimicking inflammatory causes of panniculitis. Accurate classification of the panniculitis is crucial to direct clinical management as treatment options may vary from non-medical therapy to immunosuppressive agents to aggressive chemotherapy. Many diseases show significant overlap in clinical and histological features, making the process of determining a specific diagnosis very challenging. However, with an adequate biopsy including skin and deep subcutaneous tissue, a collaborative effort between clinician and pathologist can often lead to a specific diagnosis. This review provides an algorithmic approach to the diagnosis of lymphocyte-predominant panniculitis, including entities of septal-predominant pattern panniculitis (erythema nodosum, deep necrobiosis lipoidica, morphea profunda and sclerosing panniculitis) and lobular-predominant pattern panniculitis (lupus erythematous panniculitis/lupus profundus, subcutaneous panniculitis-like T cell lymphoma, cutaneous γ-δ T cell lymphoma, Borrelia infection and cold panniculitis).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».