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Enregistrement W2914549580 · doi:10.1111/cup.13422

Solitary and multiple epidermolytic acanthoma: A demographic and clinical study of 131 cases

2019· article· en· W2914549580 sur OpenAlexaff
Simon F. Roy, Feras M. Ghazawi, Keith A. Choate, Jennifer M. McNiff

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and rare skin diseases.
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesYale University
Mots-clésMedicineEpidermolytic hyperkeratosisDermatologyIncidence (geometry)DemographicsPresentation (obstetrics)Skin biopsyBiopsyRetrospective cohort studyPathologyHyperkeratosisRadiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidermolytic acanthoma (EA) is a rare, benign acquired cutaneous keratosis displaying epidermolytic hyperkeratosis in more than 50% of its surface. Because of the sparsity of comprehensive studies, little is known on the patient demographics and clinical characteristics of this uncommon entity. We wish to comprehensively characterize the clinical and demographic features of EA and to differentiate it from its mimickers. METHODS: We carried out a retrospective review of 131 cases of EA, recorded clinical and histopathologic features and performed linear regression of yearly incidence rates to assess for possible under-reporting of this entity. RESULTS: EA affected both genders equally. We found 9.08 cases per 100 000 biopsy specimens per year and linear regression analysis showed significantly decreasing incidence rates. Analysis of the anatomical site distribution of EA lesions showed a more frequent genital location in men (39.1% of cases in men, as compared to 11.3% for women). Contrary to previous studies, lesions were most frequently single (91.7%) and the mean age of presentation was 57.8 years. CONCLUSION: The presented largest case series to-date indicates that EA is probably an underdiagnosed entity and establishes the demographic and clinical features of EA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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