The psychological impact of Stevens–Johnson syndrome and toxic epidermal necrolysis on patients’ lives: a Critically Appraised Topic*
Notice bibliographique
Résumé
CLINICAL SCENARIO: A 65-year-old man presented with a 12-h history of deteriorating rash. Two weeks previously he had completed a course of neoadjuvant chemotherapy for ductal carcinoma of the breast. On examination there were bullae, widespread atypical targetoid lesions and 15% epidermal detachment. There was no mucosal involvement on presentation, but subsequently it did evolve. Skin biopsy showed subepidermal blistering with epidermal necrosis. This confirmed our clinical diagnosis of overlap Stevens-Johnson syndrome (SJS)/toxic epidermal necrolysis (TEN). On transfer to intensive care he was anxious and fearful. MANAGEMENT QUESTION: What are the psychological impacts of SJS/TEN on this man's life? BACKGROUND: SJS and TEN have devastating outcomes for those affected. OBJECTIVES: To conduct a Critically Appraised Topic to (i) analyse existing research related to the psychological impact of SJS and TEN and (ii) apply the results to the clinical scenario. METHODS: Seven electronic databases were searched for publications focusing on the psychological impact of SJS/TEN on adults over 18 years of age. RESULTS: Six studies met the inclusion criteria. Healthcare practitioners' (HCPs') lack of information around the disorder was highlighted. Patients experienced undue stress and fear. Some patients had symptoms aligned to post-traumatic stress disorder (PTSD), anxiety and depression. DISCUSSION AND RECOMMENDATION: The evidence suggests that SJS and TEN impact psychologically on patients' lives. Education of HCPs, to address their lack of awareness and information on SJS/TEN, should facilitate their capacity to provide information and support to patients, thereby reducing patient anxiety. On discharge, a follow-up appointment with relevant HCPs to reduce the possibility of PTSD occurring should be considered.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».