Evaluation of Treatments for Pruritus in Epidermolysis Bullosa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pruritus is a common complication in patients with epidermolysis bullosa (EB). There is limited published data about the treatments that individuals with EB use for pruritus. The objective of the current study was to determine quantitatively which treatments individuals with EB have used for pruritus and to evaluate the perceived effectiveness of these treatments in pruritus relief. A questionnaire was developed to evaluate the treatments and therapies used for pruritus in patients of all ages and for all types of EB. Questions about bathing products, moisturizers, topical products, oral medications, dressings, and alternative therapies were included. A 5-point Likert scale (-2 = relieves itch a lot, -1 = relieves itch a little, 0 = no change, 1 = increases itch a little, 2 = increases itch a lot) was used to evaluate perceived effectiveness. Patients from seven North American EB centers were invited to participate. Greasy ointments (53.4%), lotions (45.2%), creams (40.4%), and oral hydroxyzine (39.0%) were the most frequently used treatments for pruritus. Treatments that were used frequently and perceived to be the most effective included creams (mean = -1.1), topical prescription corticosteroids (mean = -1.0), oils (mean = -0.9), oral hydroxyzine (mean = -0.9), topical diphenhydramine (mean = -0.9), and vaporizing rub (menthol, camphor, eucalyptus) (mean = -0.9). Systemic opioids (mean = 0.3), adherent bandages (mean = 0.3), and bleach baths (mean = 0.2) slightly increased pruritus. Randomized controlled trials of therapies will be necessary to develop evidence-based recommendations for control of pruritus in individuals with EB.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle