New Patient-Oriented Tools for Assessing Atrophic Acne Scarring
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
INTRODUCTION: Scarring on visible areas such as the face is associated with negative psychological impact. Many patients with acne have clinically relevant scarring for which they seek treatment, implying that there is an impact on their lives. Currently there are no validated tools to assess the burden of atrophic acne scarring from the patient's perspective or to assess treatment benefit. METHODS: Two patient-reported outcome measures, the self-assessment of clinical acne-related scars (SCARS) and the facial acne scar quality of life (FASQoL) tools, both specific to facial atrophic acne scarring, were developed according to Food and Drug Administration guidance methodology. Patient interviews were conducted first to elicit patient-important concepts about scarring, then to validate patients' understanding of wording in the tools. These tools focus on symptoms (SCARS) and psychological and social well-being (FASQoL) and were designed to be suitable for self-completion and to be rapidly completed (2-5 min) within a clinical research setting. RESULTS: Concept elicitation interviews were conducted with 30 subjects and cognitive interviews with 20 subjects. With acne scarring, important concepts for patients included size, surface area affected, counts, and depth. The SCARS and FASQoL tools were shown to address relevant concepts that were easily understood by patients. CONCLUSION: Two patient-reported measures, SCARS and FASQoL, have been developed to help clinicians assess the severity and impact of acne scars. Responsivity of these instruments to treatment will require further evaluation. FUNDING: Galderma R&D, Sophia Antipolis, France.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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