Elderly and sun-affected skin. Distinguishing between changes caused by aging and changes caused by habitual exposure to sun.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review and distinguish between skin changes produced by aging and changes produced by habitual exposure to sun. QUALITY OF EVIDENCE: The literature was searched from 1969 to 1999 for articles on dermatoheliosis and sun-damaged skin. Surprisingly few were found comparing the difference between elderly skin and sun-damaged skin. A few articles focused on certain small aspects of sun-damaged skin. Many excellent articles described particular changes (e.g., actinic keratosis), but few covered all the changes due to aging and to sun. MAIN MESSAGE: Skin changes due to aging can be distinguished from those due to sun damage. All changes due to sun exposure can be grouped under the term dermatoheliosis; five parts of the skin are involved: epidermis (actinic keratosis), dermis (solar elastosis), blood vessels (telangiectasia), sebaceous glands (solar comedones), and melanocytes (diffuse or mottled brown patches). Habitual exposure to sun and a white skin are prerequisites for developing these changes. Knowing the difference between changes caused by sun and by aging can help physicians predict which patients are most likely to get skin cancers. CONCLUSION: Knowledge of these common skin changes will help physicians diagnose and manage the skin abnormalities of elderly people and of people with dermatoheliosis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».