Feasibility and Utility of the Psoriasis Symptom Inventory (PSI) in Clinical Care Settings: A Study from the International Psoriasis Council
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Psoriasis Symptom Inventory (PSI) is a patient-reported outcome measure designed to assess psoriasis signs and symptoms. OBJECTIVES: The aim was to assess the usefulness of the PSI in enhancing patient care in the clinical setting. METHODS: Eight dermatology clinics in six countries enrolled adults representing the full spectrum of psoriasis severity who regularly received care at the clinic. Patients were administered the eight-item PSI (score range 0-32; higher scores indicate greater severity) while waiting for the physician; the physician conducted a static physician global assessment (sPGA) and estimated psoriasis-affected body surface area (BSA) at the same visit. Physicians completed a brief questionnaire after each patient visit, and were interviewed about the PSI after all patients were seen. RESULTS: The clinics enrolled 278 patients; mean [standard deviation (SD)] psoriasis-affected BSA was 7.6% (11.4). Based on BSA, 47.8% had mild psoriasis, 29.1% had moderate psoriasis, and 23.0% had severe psoriasis. Based on sPGA, 18.7% were clear/almost clear, 67.3% were mild/moderate, and 14.0% were severe/very severe. The mean (SD) PSI total score was 12.2 (8.3). Physicians spent a mean (SD) 4.9 (4.8) min discussing PSI findings with their patients (range 0-20 min). Key benefits of PSI discussions included the following: new information regarding symptom location and severity for physicians; prompting of quality-of-life discussions; better understanding of patient treatment priorities; change in treatment regimens to target specific symptoms or areas; and improvement of patient-physician relationship. CONCLUSIONS: The PSI was useful for treated and untreated patients to enhance patient-physician communication, and influenced treatment decisions.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».