Disease Severity and Quality of Life Measurements in Contact Dermatitis: A Systematic Review 2005–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contact dermatitis (CD) has been assessed by numerous disease severity indices resulting in heterogeneity across published research. OBJECTIVE: This study aims to evaluate published CD severity scales and identify a criterion standard for assessment. METHODS: Scopus and Ovid MEDLINE were searched for human randomized controlled trials (RCTs) on CD severity measures published during a 10-year period. Eligible studies were English-language RCTs reporting disease severity outcome measures for CD in humans. Studies were excluded if they were duplicates, not available in English, not related to CD, not RCTs, not conducted on human subjects, or did not report relevant outcome measures. RESULTS: A total of 22 disease outcome measures were used in 81 included RCTs. Instrument-based measures were used in 40 (49.4%) studies, and visual assessments were used in 66 (81.5%) RCTs. Only 5 (6.2%) studies reported quality of life (QoL) outcomes. Two (2.5%) studies used a clinical severity scale, which combined both QoL and visual assessments. LIMITATIONS: This study was limited by the exclusion of non-RCTs and gray literature. CONCLUSIONS: Wide variation in CD outcome measures exists including instrument-based measures, visual assessments, and QoL outcomes. A standardized outcome measure must be generated to reduce heterogeneity.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».