Shortcomings in rosacea diagnosis and classification
Notice bibliographique
Résumé
In 2002, the National Rosacea Society (NRS) proposed a provisional classification for rosacea based on the clinical knowledge of that time and on morphological features.1 Explicit was the intent that this was ‘a framework that could be readily updated and expanded as new discoveries were made’.1 That scheme posited primary and secondary criteria for diagnosis and division into four subtypes, representing common clinical patterns of presentation, and one variant.1 It also helped to increase recognition of rosacea as a disease and to guide research. Subsequent incorporation of this paradigm in epidemiological, pathophysiological and translational research has provided for greater standardization in rosacea reporting. Now, after more than a decade of using this scheme in research and clinical practice, it should be re‐evaluated to incorporate current scientific knowledge and address shortcomings in guiding diagnosis and classification of rosacea. Unequivocal diagnoses can be challenging in the absence of an absolute gold standard (histology in malignancy; reduced ejection fraction in congestive heart failure; positive bacterial blood cultures in sepsis). Accuracy of a diagnostic test is based on the proportion of true results of the test (true positive, or sensitivity; and true negative, or specificity) in a population.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».