The State of Ethnic Dermatology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 30% of Canadians will be members of a visible minority by 2031. When dermatology became an independent medical discipline in the late 18th and early 19th centuries, most residents of Canada and the United States were of Northern European descent. Morphology and descriptions of dermatoses are based on patients with light skin. Skin of colour dermatology refers to a unique field in dermatology dedicated to the diagnosis and management of disorders that are more prevalent in patients with moderately to richly pigmented skin. Important differences in the presentation of common dermatoses such as seborrheic dermatitis and acne exist in patients with darker skin types. The effect of traditional treatments for common and uncommon dermatoses is also an important consideration in managing patients with skin of colour. Such treatments may result in adverse effects such as postinflammatory hyperpigmentation or keloid scarring at a higher rate. Most respondents from a 2013 UK study of dermatology residents and consultants agreed that individuals with 'ethnic skin' had specific and unique dermatological problems. The Royal College of Physician and Surgeons of Canada's Objectives of Training in Dermatology states that residents must demonstrate the requisite knowledge, skills, and attitudes for effective patient-centred care and service to a diverse population. Future steps include creating a national society of dermatologists interested in clinical and academic aspects of ethnic dermatology. As well, presentations on skin of colour dermatology could be encouraged at major Canadian dermatology meetings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».