Prevalence and onychoscopy features of benign longitudinal melanonychia in richly pigmented skin individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background Benign longitudinal melanonychia (BLM) is not readily documented in richly pigmented skin individuals. Objective To determine the population-based prevalence of BLM and to document its onychoscopy and clinical features. Patients and methods This was a cross-sectional study of 1304 participants from October to December 2022 at the Lagos State University Teaching Hospital, Lagos, following ethical clearance. The finger and toe nails of the participants were examined for BLM. Onychoscopy was conducted on individuals who had BLM. Data were analyzed using SPSS version 25. Simple means and frequencies are presented. Results The prevalence of BLM was 30%, occurred in 50.6% of females and was more prevalent in individuals aged greater than 60 years. The colour of BLM was brown in 80.6%, regular width, uniform colouration and spacing in 100%. BLM mostly occurred on one digit and occurred more on the finger nails than the toe nails. The thumb and the index fingers of the hand, the big toe and the second toe nails were predominantly affected. Conclusion Benign longitudinal melanonychia has a high prevalence in richly pigmented skin individuals and it occurs more in the seventh decade of life. It affects females more and affects the finger nails more than the toe nails. A family history, onset after trauma or pregnancy are uncommon. Onychoscopy reveals a predominantly brown colouration, a width of less than 3 mm, regular lines, uniform colouration, regular spacing and a regular width.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».