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
OBJECTIVE: To describe an organized diagnostic approach for both nonscarring and scarring alopecias to help family physicians establish an accurate in-office diagnosis. To explain when ancillary laboratory workup is necessary to confirm the diagnosis. QUALITY OF EVIDENCE: Current diagnostic and therapeutic interventions for hair loss are based on randomized controlled studies, uncontrolled studies, and case series. MEDLINE was searched from January 1966 to December 1998 with the MeSH words alopecia, hair, and alopecia areata. Articles were selected on the basis of experimental design, with priority given to the most current large multicentre controlled studies. Overall global evidence for therapeutic intervention for hair loss is quite strong. MAIN MESSAGE: The most common forms of nonscarring alopecias are androgenic alopecia, telogen effluvium, and alopecia areata. Other disorders include trichotillomania, traction alopecia, tinea capitis, and hair shaft abnormalities. Scarring alopecia is caused by trauma, infections, discoid lupus erythematosus, or lichen planus. Key to establishing an accurate diagnosis is a detailed history, including medication use, systemic illnesses, endocrine dysfunction, hair-care practices, and family history. All hair-bearing sites should be examined. A 4-mm punch biopsy of the scalp is useful, particularly to diagnose scarring alopecias. Once a diagnosis has been established, specific therapy can be initiated. CONCLUSIONS: Diagnosis and management of hair loss is an interesting challenge for family physicians. An organized approach to recognizing characteristic differential features of hair loss disorders is key to diagnosis and management.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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