MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889094986 · doi:10.3399/bjgp18x698825

Localised hypopigmentation: clarification of a diagnostic conundrum

2018· article· en· W2889094986 sur OpenAlexaff
Shirley Poon, Renée A. Beach

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypopigmentationVitiligoDermatologyMedicineSeborrheic keratosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various forms of skin hypopigmentation can occur spontaneously. When multiple forms of hypopigmentation occur simultaneously, the diagnoses may seem unclear. This article illustrates a patient who presented simultaneously with each of vitiligo, (idiopathic) guttate hypomelanosis (IGH), and a rarely noted hypopigmented variant of seborrhoeic keratosis. We outline distinguishing clinical features for clinicians to consider on encountering a patient with adult-acquired hypopigmentation. Subsequently, we present a useful approach to diagnosing common acquired forms of localised hypopigmentation seen in primary care. A 61-year-old black female presented to her GP with white patches on her back (Figure 1a), and was diagnosed with vitiligo. Management included tacrolimus 0.1% ointment for daily use and referral to a dermatologist. She was also advised to avoid sun exposure to the affected areas. In the interim, the patient was exposed to ultraviolet radiation (UVR) while vacationing in Jamaica and noted improvement in the white patches. At her first dermatology visit, she displayed repigmenting patches of vitiligo with brown macules perifollicularly (Figure 1b). She queried whether new hypopigmented lesions were also vitiligo. Specifically, her back had light ‘stuck on’ papules and her arms and back had other 5-mm hypopigmented macules (Figure 1c and 1d). She queried why select back lesions improved after sun exposure despite being advised to avoid it. Her dermatologist explained that her initial back patches of vitiligo had repigmented due to UVR from …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0040,011
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of General PracticeMême sujetmelanin and skin pigmentationTravaux en français237 207