Autoimmune pemphigus: diagnostic challenges, interdisciplinary interaction, and therapeutic errors
Notice bibliographique
Résumé
Patient safety is a fundamental principle in the provision of medical care. In the Russian Federation, continuous efforts are undertaken to reduce the number of adverse events, including through systematic analysis of medical errors and undesirable incidents. To illustrate these issues, the article presents four clinical cases of patients with various forms of acantholytic pemphigus. Particular attention is given to the young age of the patients and the clinical course of specific forms of acantholytic pemphigus. The paper discusses shortcomings in medical care, including violations of differential diagnostic algorithms, lack of interdisciplinary continuity, and therapeutic strategy failures. It is reported that diagnostic and therapeutic errors contribute to a more severe course of dermatosis and the transformation of one pemphigus form into another. Timely diagnosis of pemphigus, which belongs to the group of autoimmune bullous dermatoses, is a crucial step in patient management and prevents progression of autoimmune forms in the absence of pathogenetic therapy. Diagnostic criteria include medical history, clinical presentation, cytological examination for acantholytic cells from the base of mucosal and/or skin erosions, histopathological examination of skin biopsy samples from lesions (including direct immunofluorescence methods), and/or indirect immunofluorescence testing of serum to detect IgG and IgA autoantibodies. The article emphasizes the importance of adherence to clinical guidelines, increasing awareness among physicians of related specialties about current features of bullous dermatoses, and improving coordination among specialists from different disciplines. Addressing these issues will improve the quality of medical care and enhance patient safety.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».