Notice bibliographique
Résumé
To the Editor:Mycosis fungoides (MF), the most common cutaneous T-cell lymphoma, can mimic clinically and histopathologically diverse common and rare inflammatory skin conditions in its early stage. 1 We report a case in which dupilumab therapy for presumed atopic dermatitis (AD) unmasked underlying MF.A 72-year-old man presented with a 20-year history of pruritic skin eruptions.Examination showed infiltrative facial erythema (Fig. 1A).A biopsy in 2018 was consistent with eczematous dermatitis (Fig. 1B).In June 2023, he was diagnosed with AD and started on dupilumab (300 mg biweekly).While most symptoms improved, his facial lesions worsened paradoxically despite topical triamcinolone acetonide-econazole and tacrolimus ointment.A repeat facial biopsy revealed a dense dermal lymphocytic infiltrate (Fig. 1C).Immunohistochemistry showed CD4 + predominance (Fig. 1D), which, in the clinical context, raised suspicion for MF.Subsequent interferon a-2a therapy achieved significant facial lesion resolution.(Fig. 1E).This case highlights a critical diagnostic challenge.Dupilumab is highly effective for moderate-to-severe AD, 2 but its use has been associated with "dupilumab facial redness"
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».