Experiences From a Combined Dermatology and Rheumatology Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Dermatology and Rheumatology Treatment Clinic is a novel multidisciplinary clinic where patients are concomitantly assessed by a rheumatologist and dermatologist. OBJECTIVES: To determine the number of patients seen in clinic, patient demographics, and most common diagnoses. METHOD: A retrospective review was performed over a 2-year period. Data collected included patient age, sex, dermatologic diagnosis, rheumatologic diagnosis, biopsies performed, and number of follow-up visits. RESULTS: A total of 320 patients were seen (78% female, 22% male). The most common rheumatologic diagnoses were systemic lupus erythematosus (18%), rheumatoid arthritis (15%), psoriatic arthritis (13%), and undifferentiated connective tissue disease (8%). The most common dermatologic diagnoses were dermatitis (17%), psoriasis (11%), cutaneous lupus (7%), various types of alopecia (6%), and infections (5%). CONCLUSIONS: Skin diagnoses were often unrelated to the underlying rheumatologic diagnosis. Rheumatologists and dermatologists can both benefit from being aware of the dermatologic conditions that rheumatologic patients are experiencing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».