Diagnosing Onychomycosis: What’s New?
Notice bibliographique
Résumé
An overview of the long-established methods of diagnosing onychomycosis (potassium hydroxide testing, fungal culture, and histopathological examination) is provided followed by an outline of other diagnostic methods currently in use or under development. These methods generally use one of two diagnostic techniques: visual identification of infection (fungal elements or onychomycosis signs) or organism identification (typing of fungal genus/species). Visual diagnosis (dermoscopy, optical coherence tomography, confocal microscopy, UV fluorescence excitation) provides clinical evidence of infection, but may be limited by lack of organism information when treatment decisions are needed. The organism identification methods (lateral flow techniques, polymerase chain reaction, MALDI-TOF mass spectroscopy and Raman spectroscopy) seek to provide faster and more reliable identification than standard fungal culture methods. Additionally, artificial intelligence methods are being applied to assist with visual identification, with good success. Despite being considered the 'gold standard' for diagnosis, clinicians are generally well aware that the established methods have many limitations for diagnosis. The new techniques seek to augment established methods, but also have advantages and disadvantages relative to their diagnostic use. It remains to be seen which of the newer methods will become more widely used for diagnosis of onychomycosis. Clinicians need to be aware of the limitations of diagnostic utility calculations as well, and look beyond the numbers to assess which techniques will provide the best options for patient assessment and management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».