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Enregistrement W2905794790 · doi:10.1007/s13555-018-0279-5

Clinical Goals and Barriers to Effective Psoriasis Care

2018· article· en· W2905794790 sur OpenAlexafffund
Bruce Strober, Joelle M. van der Walt, April W. Armstrong, Marc Bourcier, André Vicente Esteves de Carvalho, Edgardo Chouela, Arnon D. Cohen, Charles N. Ellis, A.Y. Finlay, Alice B. Gottlieb, Jóhann E. Guðjónsson, Lars Iversen, C. Elise Kleyn, Craig L. Leonardi, Charles Lynde, Caitriona Ryan, Colin Theng, Fernando Valenzuela, Ronald Vender, Jashin J. Wu, Helen Young, Alexa B. Kimball

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeDermatrials ResearchProbity Medical Research
Organismes subventionnairesCilagAllerganMedacAstellas PharmaGlenmark PharmaceuticalsNational Psoriasis FoundationPfizerIncyteDermiraSun PharmaRegeneron PharmaceuticalsUniversity of ConnecticutEli Lilly and CompanyCardiff UniversityCelgeneLEO PharmaOrtho DermatologicsGilead SciencesSanofiGlaxoSmithKlineGaldermaBristol-Myers SquibbMeiji Seika PharmaCoherus BiosciencesUCB PharmaValeant Pharmaceuticals InternationalAmgen
Mots-clésPsoriasisPaceMedicineDiseaseIntensive care medicineAlternative medicineBusinessFamily medicineDermatologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engaging global key opinion leaders, the International Psoriasis Council (IPC) held a day-long roundtable discussion with the primary purpose to discuss the treatment goals of psoriasis patients and worldwide barriers to optimal care. Setting clear expectations might ultimately encourage undertreated psoriasis patients to seek care in an era in which great gains in therapeutic efficacy have been achieved. Here, we discuss the option for early treatment of all categories of psoriasis to alleviate disease impact while emphasizing the need for more focused attention for psoriasis patients with mild and moderate forms of this autoimmune disease. In addition, we encourage policy changes to keep pace with the innovative therapies and clinical science and highlight the demand for greater understanding of treatment barriers in resource-poor countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations93
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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