Dermatophytomas: Clinical Overview and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Dermatophytomas are characterized as a hyperkeratotic fungal mass in the subungual space, showing as dense white or yellow, typically in longitudinal streaks or patches. Masses can be visualized by traditional microscopy or histology. Newer technologies such as dermoscopy and optical coherence tomography also provide visual features for dermatophytoma diagnosis. The density of fungal mass, and lack of adherence to the nail structures, as well as possible biofilm development, may play a role in the reduction in drug penetration and subsequent lack of efficacy with traditional oral therapies such as terbinafine and itraconazole. A combination of drug treatment with mechanical or chemical debridement/avulsion has been recommended to increase efficacy. The topical antifungal solutions such as tavaborole, efinaconazole, and luliconazole may reach the dermatophytoma by both the transungual and subungual routes, due to low affinity for keratin and low surface tension. Current data indicates these topicals may provide efficacy for dermatophytoma treatment without debridement/avulsion. Similarly, fosravuconazole (F-RVCZ) has an improved pharmacological profile versus ravuconazole and may be an improved treatment option versus traditional oral therapies. The availability of improved treatments for dermatophytomas is crucial, as resistance to traditional therapies is on the increase.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».