Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with erythematous skin are likely to receive a diagnosis of cellulitis; however, the accuracy of this diagnosis is approximately only 33%. The diagnosis of cellulitis should be made only after a thorough evaluation of all possible differential diagnoses. Cellulitis may be a primary process (superficial spreading infective process involving only the epidermis and dermis) versus a secondary (reactive) process incited by a subcutaneous process, such as an abscess, tenosynovitis, necrotizing fasciitis, and osteomyelitis. CASE PRESENTATION: A 50-year-old man was admitted to a general hospital with the diagnosis of cellulitis. He was initially treated with systemic antibiotics without improvement. Following consultation with a wound management physician, the patient received a diagnosis of a pretibial abscess and was treated with surgical evacuation and postoperative systemic antibiotic therapy guided by tissue cultures. A postoperative wound was successfully treated with inelastic compression therapy. CONCLUSIONS: This case demonstrates the potential for misdiagnosis when evaluating erythematous skin. Furthermore, concluding that the erythema is due to a primary cellulitis may result in monotherapy with systemic antimicrobial agents. In such cases, making a correct diagnosis through a skillful and complete physical examination of the patient, coupled with appropriate investigations, will lead to the best possible outcome. A comprehensive treatment approach may include systemic antimicrobials, as well as surgical options and compression therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».