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Enregistrement W2972467570 · doi:10.1097/der.0000000000000515

Validating a Quality-of-Life Instrument for Allergic Contact Dermatitis

2019· article· en· W2972467570 sur OpenAlexvenueno aff
Nina Botto, Jodie Raffi, Megha Trivedi, Faustine D. Ramirez, Isabel Elaine Allen, Mary‐Margaret Chren

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergic contact dermatitisQuality of life (healthcare)Reliability (semiconductor)PopulationContact dermatitisDiseaseAllergyPathologyNursingEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Contact dermatitis is a prevalent condition that has a significant impact on quality of life (QoL). Although many generic dermatological QoL instruments exist, none were developed by and for patients with allergic contact dermatitis (ACD). OBJECTIVE: The aim of the study was to create and validate a reliable QoL instrument specific for the ACD population. METHODS: We identified QoL items specific to ACD through a series of qualitative interviews with ACD patients and experts. We created a 17-question survey that queries the patient across the following 3 major domains: symptoms, functioning, and emotions. We used statistical methods to evaluate the reliability and validity of this tool. RESULTS: Ninety patients with relevant positive results on patch testing completed the novel ACD instrument and the Skindex-29. This instrument exhibited reliability and validity in individuals with ACD and was more sensitive than the generic tool Skindex-29. CONCLUSIONS: This novel instrument is the first tool developed specifically to assess the unique impacts of ACD on QoL. Providers can reliably use this index to assess the specific aspects of the disease most problematic for the ACD patient and use this information to more properly inform counseling and management.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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