The effect of eflornithine 13.9% cream on the bother and discomfort due to hirsutism*
Notice bibliographique
Résumé
Although unwanted facial hair often leads to anxiety and avoidance of social situations, evaluation of treatment outcomes in clinical trials has relied largely on measures external to the patient such as the extent of hair growth or an expert physician's assessment, neglecting to include patient reported outcomes (PRO). To assess the level of bother caused by a dermatological condition (hirsutism) and changes brought on by treatment, the instrument ESTEEM was developed by expanding the Bother Assessment in Skin Conditions (BASC) scale to six questions to cover the discomfort felt in four social situations and bother due to removing facial hair. Each question elicits responses on a visual analog scale. Women participating in two randomized clinical trials evaluated a new treatment (eflornithine 13.9% cream). Analyses examined the level of bother at each visit, the changes with treatment, the correlations with the Physician's Global Assessment, and the effect size. Hirsutism bothers patients considerably. The mean for overall bother was 89% and the mean discomfort in social situations exceeded 80% in nearly all cases. Treatment led to significant reductions in bother on all six items with effect sizes ranging from 0.46 to 1.62. Eflornithine is an effective treatment for unwanted facial hair in women, as reported by the patients. ESTEEM addresses the specific concerns of women with hirsutism.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».