Morphologic Features of Cutaneous T-Cell Lymphomas Using Dermoscopy and High Frequency Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of cutaneous T-cell lymphomas (CTCL) is frequently delayed by a median of three years and requires the clinical evaluation of an experienced dermatologist and a confirmatory skin biopsy. Dermoscopy and high-frequency ultrasound (HFUS) represent two non-invasive diagnostic tools. While dermoscopy is inexpensive and widely used for the diagnosis of melanoma and non-melanoma skin cancers, HFUS of skin lymphomas represents a novel diagnostic approach that is not yet implemented in the routine dermatologic practice. The aim of our study was to prospectively assess skin lesions of patients with either CTCL patches or plaques with dermoscopy and HFUS and to compare the findings with atopic dermatitis (AD) and psoriasis. Thirteen patients with an established diagnosis of CTCL, psoriasis, or AD were studied: Dermoscopy features including spermatozoa-like structures and the presence of white scales could assist in differentiating between early-stage CTCL and AD. HFUS measurements of the skin thickness indicated increased epidermal-, thickness in CTCL, and psoriasis compared with AD. Our results support the use of dermoscopy as a useful tool to diagnose CTCL. HFUS could augment the dermatologic assessment, but further studies will be needed to define standardized parameters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».