A Comprehensive Approach to the Recognition, Diagnosis, and Severity-Based Treatment of Focal Hyperhidrosis: Recommendations of the Canadian Hyperhidrosis Advisory Committee
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
BACKGROUND: Hyperhidrosis can have profound effects on a patient's quality of life. Current treatment guidelines ignore disease severity. OBJECTIVE: The objective was to establish clinical guidelines for the recognition, diagnosis, and treatment of primary focal hyperhidrosis. METHODS AND MATERIALS: A working group of eight nationally recognized experts was convened to develop the consensus statement using an evidence-based approach. RECOMMENDATIONS: An algorithm was designed to consider both disease severity and location. The Hyperhidrosis Disease Severity Scale (HDSS) provides a qualitative measure that allows tailoring of treatment. Mild axillary, palmar, and plantar hyperhidrosis (HDSS score of 2) should initially be treated with topical aluminum chloride (AC). If the patient fails to respond to AC therapy, botulinum toxin A (BTX-A; axillae, palms, soles) and iontophoresis (palms, soles) should be the second-line therapy. In severe cases of axillary, palmar, and plantar hyperhidrosis (HDSS score of 3 or 4), both BTX-A and topical AC are first-line therapy. Iontophoresis is also first-line therapy for palmar and plantar hyperhidrosis. Craniofacial hyperhidrosis should be treated with oral medications, BTX-A, or topical AC as first-line therapy. Local surgery (axillary) and endoscopic thoracic sympathectomy (palms and soles) should only be considered after failure of all other treatment options. CONCLUSIONS: These guidelines offer a rapid method to assess disease severity and to treat primary focal hyperhidrosis according to severity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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