A Survey of Experts Regarding the Treatment of Adult Vulvar Lichen Sclerosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this work was to survey physician members and fellows of the International Society for the Study of Vulvovaginal Disease to determine current expert opinion regarding the management of adult vulvar lichen sclerosus. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional design was used. An electronic survey was emailed to all members and fellows of the International Society for the Study of Vulvovaginal Disease. Responses were analyzed using univariate methods. Subgroup analyses were performed to report treatment differences between gynecologists and dermatologists and between physicians in the United States and Europe. RESULTS: In total, 128 (42%) of 305 providers responded to the survey. Analysis was confined to the 114 physician respondents who treat patients with lichen sclerosus. Clobetasol propionate 0.05% is the most common first-line agent used in lichen sclerosus (85%). The most common second-line agents used are tacrolimus (39%), other topical steroids (28%), and intralesional steroids (13%). Most physicians (59%) start all patients with lichen sclerosus on drug therapy at an initial visit, regardless of symptoms. Dermatologists are more likely to treat all patients (both symptomatic and asymptomatic) than gynecologists (p < .01). Most physicians (64%) continue maintenance therapy in all patients. Gynecologists are more likely than dermatologists to treat only when patients are symptomatic versus using maintenance therapy (p = .03). Physicians practicing in the United States are more likely than those practicing in Europe to treat all patients with maintenance therapy (p < .01). CONCLUSIONS: Lichen sclerosus management varies among experts. Variations exist between physician specialties and between those practicing in different geographic locations. Uncertainty regarding optimal treatment remains, especially regarding long-term management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».