This study was registered at the German Clinical Trial Register (DRKS-Study-ID: DRKS00013570; https://www.drks.de/drks_web/).

Background and objectives: Combined nevi (CN) show two or more components of major nevus subtypes and simulate melanomas. We investigated a panel of dermoscopic features and three dermoscopic algorithms for differentiating CN from melanomas.Patients and methods: Retrospective, blinded case-control study using dermoscopic images of 36 CN and 36 melanoma controls. Twenty-one dermoscopic features validated for the diagnosis of melanocytic lesions, the number of colors, and three dermoscopic algorithms were investigated (ABCD rule of dermoscopy, Menzies scoring method, 7-point checklist).Results: Five of seven features indicative of nevi were observed significantly more frequently in CN than in melanomas (all p < 0.05) and two were exclusively found in CN. Eleven out of 14 features indicative of melanomas were observed significantly more frequently in melanomas than in CN (all p < 0.03) and five were exclusively found in melanomas. The mean (± SD) number of colors in CN was lower than in melanomas (2.1 ± 0.6 versus 3.4 ± 0.7; p < 0.001). Among tested algorithms the ABCD rule of dermoscopy performed best (sensitivity 91.7 %, specificity 77.8 %). Conclusions:The ABCD rule of dermoscopy differentiated CN from melanomas most efficiently. Additional knowledge of dermoscopic features to be expected exclusively in either CN or melanomas should help dermatologists to make a correct clinical diagnosis.

No abstract

Zusammenfassung Hintergrund: Kombinierte Nävi (KN) zeigen zwei oder mehr Komponenten bestimmter Nävustypen und stellen klassische Melanomsimulatoren dar. In dieser Studie wurde eine vorab definierte Auswahl dermatoskopischer Merkmale sowie drei diagnostische Algorithmen hinsichtlich der Differenzierung von KN und Melanomen evaluiert. Patienten und Methodik: Retrospektive, verblindete Fallkontrollstudie mit Vergleich dermatoskopischer Bilder von 36 KN sowie 36 Melanomen. Insgesamt wurden 21 dermatoskopische Merkmale, die Anzahl der Farben sowie drei diagnostische Algorithmen (ABCD-Regel, Menzies-Score, 7-Punkte-Checkliste) untersucht.Ergebnisse: 5 von 7 typischen Nävus-Merkmalen wurden signifikant häufiger in KN im Vergleich zu Melanomen gefunden (alle p < 0,05) und zwei Merkmale wurden ausschließlich in KN gefunden. 11 von 14 typischen Melanom-Merkmalen wurden signifikant häufiger in Melanomen im Vergleich zu KN gefunden (alle p < 0,03) und fünf Merkmale wurden ausschließlich in Melanomen gefunden. Die mittlere (± SD) Anzahl der Farben in KN war niedriger im Vergleich zu den Melanomen (2,1 ± 0,6 vs. 3,4 ± 0,7; p < 0,001). Bei den untersuchten Algorithmen zeigte die ABCD-Regel der Dermatoskopie die beste diagnostische Leistung (Sensitivität 91,7 %, Spezifität 77,8 %).Schlussfolgerungen: Die ABCD-Regel der Dermatoskopie erzielte die beste Differenzierung von KN und Melanomen. Zusätzliches Wissen über KN-oder Melanom-spezifische dermatoskopische Merkmale kann zur sicheren klinischen Diagnose beitragen. SummaryBackground and objectives: Combined nevi (CN) show two or more components of major nevus subtypes and simulate melanomas. We investigated a panel of dermoscopic features and three dermoscopic algorithms for differentiating CN from melanomas.Patients and methods: Retrospective, blinded case-control study using dermoscopic images of 36 CN and 36 melanoma controls. Twenty-one dermoscopic features validated for the diagnosis of melanocytic lesions, the number of colors, and three dermoscopic algorithms were investigated (ABCD rule of dermoscopy, Menzies scoring method, 7-point checklist).