The Diagnosis and Treatment of Nail Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nail disorders can arise at any age. About half of all nail disorders are of infectious origin, 15% are due to inflammatory or metabolic conditions, and 5% are due to malignancies and pigment disturbances. The differential diagnosis of nail disorders is often an area of uncertainty. METHODS: This review is based on publications and guidelines retrieved by a selective search in PubMed, including Cochrane reviews, meta-analyses, and AWMF guidelines. RESULTS: Nail disorders are a common reason for derma - tologic consultation. They are assessed by clinical inspection, dermatoscopy, diagnostic imaging, microbiological (including mycological) testing, and histopathological examination. Some 10% of the overall population suffers from onychomycosis, with a point prevalence of around 15%. Bacterial infections of the nails are rarer than fungal colonization. High-risk groups for nail disorders include diabetics, dialysis patients, transplant recipients, and cancer patients. Malignant tumors of the nails are often not correctly diagnosed at first. For subungual melanoma, the mean time from the initial symptom to the correct diagnosis is approximately 2 years; this delay is partly responsible for the low 10-year survival rate of only 43%. CONCLUSION: Evaluation of the nail organ is an important diagnostic instrument. Aside from onychomycosis, which is a common nail disorder, important differential diagnoses such as malignant diseases, drug side effects, and bacterial infections must be considered.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».