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Enregistrement W2980552950

Use of topical glucocorticoids in veterinary dermatology.

2019· article· en· W2980552950 sur OpenAlexaff
Frédéric Sauvé

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProinflammatory cytokineOtitisInflammationDermatologyImmunologySurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topical glucocorticoids (TGC) are among the oldest and most efficient treatments to control inflammatory and immune-mediated skin disorders (1). In veterinary medicine, TGC are less attractive than in human medicine due to the density of hair and pet behavior (pets often lick the area where the topicals are applied). Moreover, the extent of body regions to be covered and the cost of topicals might, in some cases, be considered by veterinarians as limitations for the use of TGC (2). Ear disease is probably the most common reason to prescribe TGC in veterinary medicine. The greatest advantage of using TGC is the few adverse effects associated with this route of administration (2–5). Selecting the proper TGC is not easy. Indeed, whether the goal is to treat otitis externa or to address inflamed skin, the TGC chosen will affect the outcome since they vary in potency, formulation, and side effects. Properties of topical corticosteroids Anti-inflammatory properties vary according to the corticosteroid used. Although several mechanisms of action have been proposed, the exact mechanism of action of TGC is unclear. Some studies have shown that TGC impact proinflammatory molecules and mediators of pruritus, inflammation-associated nerve hypersensitivity, as well as recruitment of inflammatory cells. Topical glucocorticoids interfere with the inflammatory process and pruritogenic pathway by inhibiting the arachidonic acid pathway, some inflammatory cytokines and growth factors, and decreasing the expression of some adhesion molecules (3,6). The anti-inflammatory potency is often proportional to the ability of the corticosteroid to cause suppression of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis and the severity of its side effects (3). Interestingly, the liver must activate the cortisone and prednisone in cortisol and prednisolone, respectively, to be metabolically active. Their topical use is therefore inappropriate (3). In North America, TGC are divided into 7 classes based on their ability to cause vasoconstriction (skin blanching in healthy people) (1,7). Class 1 contains the most potent molecules, whereas class 7 groups the weakest molecules (8). The beneficial effects obtained, as well as the side effects, also vary according to the vehicle of the product, the site of application, the disease being addressed, and individual response (1).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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