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Enregistrement W1944964187

La pelade par plaques Partie 1 : pathogenèse, diagnostic et pronostic

2015· article· fr· W1944964187 sur OpenAlexaff
Frank Spano, Jeff Donovan

Notice bibliographique

RevueEurope PMC (PubMed Central) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Présenter aux médecins de famille des renseignements de base pour faire comprendre l’épidémiologie, la pathogenèse, l’histologie et l’approche clinique au diagnostic de la pelade par plaques. SOURCES DES DONNÉES: Une recension a été effectuée dans PubMed pour trouver des articles pertinents concernant la pathogenèse, le diagnostic et le pronostic de la pelade par plaques. MESSAGE PRINCIPAL: La pelade par plaques est une forme de perte pileuse auto-immune dont la prévalence durant une vie est d’environ 2 %. Des antécédents personnels ou familiaux de troubles auto-immuns concomitants, comme le vitiligo ou une maladie de la thyroïde, peuvent être observés dans un petit sous-groupe de patients. Le diagnostic peut souvent être posé de manière clinique en se fondant sur la perte de cheveux non cicatricielle et circulaire caractéristique, accompagnée de cheveux en « point d’exclamation » en périphérie chez ceux dont le problème en est aux premiers stades. Le diagnostic des cas plus complexes ou des présentations inhabituelles peut être facilité par une biopsie et un examen histologique. Le pronostic varie largement et de mauvais résultats sont associés à une apparition à un âge précoce, une perte importante, la variante ophiasis, des changements aux ongles, des antécédents familiaux ou des troubles auto-immuns concomitants. CONCLUSION: La pelade par plaques est une forme auto-immune de perte de cheveux périodiquement observée en soins primaires. Les médecins de famille sont bien placés pour identifier la pelade par plaques, déterminer la gravité de la maladie et poser le diagnostic différentiel approprié. De plus, ils sont en mesure de renseigner leurs patients à propos de l’évolution clinique de la maladie ainsi que du pronostic général selon le sous-type de patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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