Macroscopic and dermoscopic evaluation used to differentiate subungual haemorrhage from melanocytic lesions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Subungual haemorrhage describes blood located between the nail matrix and nail plate caused by trauma. Lack of recalled trauma and long duration of nail pigmentation results in specialist referrals to rule out malignant pathology. AIM This report aims to describe the macroscopic and dermoscopic characteristics of subungual haemorrhage and to highlight its clinical differentiation from melanocytic lesions. METHODS Ninety-eight nails were assessed. Pigmentation in fifty-nine was due to subungual haemorrhage and was melanocytic in the remainder (identified by a longitudinal pigmented band). RESULTS Pigmentation in subungual haemorrhage had a clear proximal margin (73%) and the dermoscopic pattern was homogenous (97%), globular (78%) or streaky (34%). Features included peripheral fading (68%) and periungual haemorrhage (5%). Malignancy could be excluded in these cases by careful clinical evaluation. DISCUSSION A combination of macroscopic and dermoscopic characteristics help make a confident diagnosis of subungual haemorrhage. A two-stage process can aid clinical diagnosis by looking for known features of subungual haemorrhage and identifying absence of malignant features.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».