Beyond Skin Tumors: A Systematic Review of Mohs Micrographic Surgery in the Treatment of Deep Cutaneous Fungal Infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep cutaneous fungal infections (DCFIs) can cause significant morbidity in immunocompromised patients and often fail medical and standard surgical treatments because of significant subclinical extension. Although rarely considered in this setting, Mohs micrographic surgery (MMS) offers the advantages of comprehensive margin control and tissue conservation, which may be beneficial in the treatment of DCFIs that have failed standard treatment options. OBJECTIVE: To review the benefits, limitations, and practicality of MMS in patients with DCFIs. METHODS: A systematic review of PubMed and EMBASE was conducted to identify all cases of fungal skin lesions treated with MMS. RESULTS: Eight case reports were identified consisting of a total of 8 patients. A majority of patients had a predisposing comorbidity (75%), with the most common being a solid organ transplant (n = 3, 37.5%). The most commonly diagnosed fungal infection was phaeohyphomycosis (n = 5, 62.5%), followed by mucormycosis (n = 2, 25%). No recurrence or complication post-MMS was noted at a mean follow-up of 11.66 months. CONCLUSION: Although not a first-line treatment, MMS can be considered as an effective treatment alternative for DCFIs in cases of treatment failure and can be particularly helpful in areas where tissue conservation is imperative.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».