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Enregistrement W2614550270 · doi:10.12788/j.sder.2017.024

Major gaps in understanding and treatment of hidradenitis suppurativa

2017· article· en· W2614550270 sur OpenAlexaffabout
Lauren Hoffman, Mondana Ghias, Amit Garg, Iltefat Hamzavi, Afsáneh Alavi, Michelle A. Lowes

Notice bibliographique

RevueSeminars in Cutaneous Medicine and Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineNatural historyDiseaseAxillaDermatologyEpidemiologyPresentation (obstetrics)GroinPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hidradenitis suppurativa (HS) is a complex dermatological disease characterized by recurrent painful nodules and suppuration in areas such as the axilla and groin. The disease is poorly understood and treatment is not satisfactory. In October 2016, the Canadian and United States Hidradenitis Suppurativa Foundations organized the inaugural Symposium on Hidradenitis Suppurativa Advances (SHSA) in Toronto, Canada. This meeting brought together experts from Canada, the United States, and Europe to discuss the latest advances in HS. After this important event, we considered that it would be helpful to outline current HS knowledge and to identify important gaps in treatment and research in order to move forward more efficiently. This paper briefly summarizes current knowledge in key areas including epidemiology, clinical presentation and morphological classification, natural history and prognosis, genotype-phenotype correlations, clinico-pathological correlation, pathogenesis, optimal treatment and outcome measures. General and initial suggestions for addressing these gaps are presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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