Approach to the Management of Patients With Hidradenitis Suppurativa: A Consensus Document
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a painful, debilitating, and poorly understood condition, which is suboptimally diagnosed, managed, and treated. Evidence supporting various treatment modalities is sparse. OBJECTIVES: To incorporate scientific evidence and expert opinions to develop useful guidance for the evaluation and management of patients with HS. METHODS: An expert panel of Canadian dermatologists and surgeons developed statements and recommendations based on available evidence and clinical experience. The statements and recommendations were subjected to analysis and refinement by the panel, and voting was conducted using a modified Delphi technique with a prespecified cutoff agreement of 75%. RESULTS: Ten specific statements and recommendations were accepted by the expert panel. These were grouped into 4 domains: diagnosis and assessment, treatment and management, comorbidities and a multidisciplinary approach, and education. CONCLUSIONS: These statements and recommendations will serve to increase awareness of HS and provide a framework for decisions involving diagnosis and management. Evidence suggests that antibacterial and anti-tumour necrosis factor therapies are effective in the treatment of HS. This is supported by the clinical experience of the authors. Further clinical research and the establishment of multidisciplinary management teams will continue to advance management of HS in Canada.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».