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Enregistrement W2317308047 · doi:10.2310/7750.2009.08066

A Canadian Self-Administered Online Survey to Evaluate the Impact of Moderate-to-Severe Psoriasis among Patients

2009· article· en· W2317308047 sur OpenAlexaffabout
Norman Wasel, Yves Poulin, R. Marshall Andrew, Daphne Chan, Elisa Fraquelli, Kim Papp

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversité LavalProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisDermatologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few population studies of individuals living with psoriasis have been performed in Canada. OBJECTIVE: The objective of this survey was to understand the severity and impact of psoriasis on the lives of Canadian patients. METHODS: An online survey was conducted using a consumer panel. Eligible subjects reported a diagnosis of psoriasis and provided a self-reported level of severity. In addition, subjects had to either (a) have psoriasis covering at least 3% of their body surface area; (b) have psoriasis on a sensitive area of the body; or (c) be currently undergoing treatment for their psoriasis with systemic medication and/or phototherapy. RESULTS: A total of 514 panelists met the inclusion criteria and completed the survey. Current moderate, severe, or very severe psoriasis was reported by 65% of respondents. Nearly all subjects (96%) had psoriasis affecting a sensitive area of the body. At the time of the survey, 18% were taking systemic medication and/or phototherapy. Comorbidities, such as obesity and high blood pressure, were highly prevalent, with 75% of respondents reporting at least one other diagnosis. Data from the SF-8 and Dermatology Life Quality Index instruments indicated that psoriasis negatively impacted quality of life. CONCLUSION: Moderate-to-severe psoriasis places a burden on Canadian patients, some of whom may be receiving suboptimal treatment or treatment not appropriate for the severity of their condition.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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