The Skin and Disorders of the Haematopoietic and Immune Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter reviews skin diseases and symptoms that develop secondarily to underlying malignant or benign diseases of the haematopoietic system. Skin lesions may be caused directly by infiltration of the skin with malignant cells (leukaemia cutis and lymphomatous infiltrates) or by paraproteins secreted by malignant plasma cells (amyloid light‐chain amyloidosis, type I cryoglobulinaemia and macroglobulinaemia cutis). A number of skin signs are an indirect effect of the underlying malignancy, such as paraneoplastic conditions or dermatological syndromes associated with haematological neoplasms (Schnitzler syndrome, POEMS, AESOP and TEMPI syndromes, neurofibromatosis, juvenile xanthogranuloma and juvenile myeloid leukaemia). Kikuchi–Fujimoto disease, Kimura disease, Rosai–Dorfman disease and IgG4‐related disease are idiopathic lymphoadenopathies presenting with characteristic skin lesions. Skin infections, eczematous lesions and vasculitis are the most common cutaneous signs of an underlying immunodeficiency. Chronic skin ulcers may accompany different haemoglobinopathies, such as thalassaemias and sickle cell anaemia. Finally, the skin signs of transfusion reactions (acute allergic reactions, transfusion‐associated graft‐versus‐host disease and post‐transfusion purpura) are reviewed. Diseases of the haematopoietic system often manifest themselves in the skin, and some manifestations are so typical that the dermatologist may be the first physician to detect the underlying blood disorder. More commonly, however, skin symptoms arise in the context of a known haematopoietic disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».