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Enregistrement W2964152163 · doi:10.1097/01.asw.0000569128.44287.67

Diagnosis and Management of Cutaneous Tinea Infections

2019· article· en· W2964152163 sur OpenAlexaff
Taylor E. Woo, Ranjani Somayaji, Richard M. Haber, Laurie Parsons

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatophyteDermatologyEpidemiologyTrichophytonSkin infectionTinea capitisPathologyAntifungalStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GENERAL PURPOSE: To provide information about the epidemiology, clinical features, and management of cutaneous tinea infections. TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians, physician assistants, nurse practitioners, and nurses with an interest in skin and wound care. LEARNING OBJECTIVES/OUTCOMES: After completing this continuing education activity, you should be better able to:1. Summarize the epidemiology related to cutaneous tinea infections.2. Describe the clinical features of cutaneous tinea infections.3. Identify features related to the diagnosis and management of cutaneous tinea infections. ABSTRACT: Dermatophyte or tinea infection refers to a group of superficial fungal infections of the hair, skin, and nails. Tinea infections are most commonly caused by fungi of the genus Trichophyton, Microsporum, or Epidermophyton. Cutaneous manifestations of tinea infections are seen worldwide and classified based on the affected body site. The diagnosis of these conditions is complicated by morphologic variations in presentation and overlap with other common infectious and noninfectious entities. As a result, diagnosis and appropriate management of these conditions are essential to avoid patient morbidity. This case-based review summarizes the epidemiology, relevant clinical features, microbiology, and management considerations for commonly encountered tinea infections.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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