When mycosis fungoides seems not to be within the spectrum of clinical and histopathological differential diagnoses
Notice bibliographique
Résumé
The most prevalent primary cutaneous T-cell lymphoma, mycosis fungoides (MF), is characterized by the development of plaques and nodules after an erythematous patchy phase that is non-specific. An infiltrate of atypical small- to medium-sized cerebriform lymphocytes in the superficial dermis, with variable epidermotropism, is the histopathological hallmark of the disease. In more advanced stages of the illness, large-cell transformation may be seen. Early diagnosis of MF can be very challenging based only on histopathologic or clinical findings, so it is critical to have a clinical-pathological correlation. Many atypical variants of MF that deviate from the classic Alibert-Bazin presentation of the disease have been described over the past 30 years, sometimes with different prognostic and therapeutic implications. Clinically or histopathologically, they can mimic a wide range of benign inflammatory skin disorders. To make a conclusive diagnosis in these cases, it is recommended to take multiple biopsies from various lesions and to carefully correlate the clinical and pathological findings. We have outlined the various facets of the illness in this review, positioning MF as a "great imitator", with an emphasis on the more recently identified variations, differential diagnosis, and its benign mimics.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».