Detection of dermatological abnormalities in the rheumatology clinic using a standardized screening exam
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop a standardized practical screening tool for rheumatologists to assess for underlying dermatological manifestations of rheumatic conditions. METHODS: A relevant screening tool was developed by consensus between dermatology and rheumatology authors. Patients visiting the general rheumatology clinic for routine care were systematically assessed based on the standardized screening tool. RESULTS: One hundred patients were recruited with 76 being female. The most prevalent rheumatic conditions seen in the clinic were rheumatoid arthritis, psoriatic arthritis and systemic lupus erythematosus. The standardized integumentary assessment took a mean of 2.75 (SD 1.61) min. Most patients, 74%, reported no concerns with their hair or nails, while 60% reported no concerns with their skin. The majority of patients had one abnormality identified, 65%, and of those diagnoses, most affected the skin with 71% of patients having an identified skin abnormality, compared with the hair (10%) or nails (13%). CONCLUSION: The standardized integumentary assessment tool can be successfully incorporated into routine clinical practice for rheumatologists without significant extension of consultation time and may detect relevant abnormalities important for diagnosis which may have been unnoticed by patients. It may encourage collaborative care and enhance clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».