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 distillée sur la base complète
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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».