Identifying the Impacts of Acne: A Delphi Survey of Patients and Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acne can adversely impact those affected in multiple dimensions. The purpose of this study was to determine the most prominent impacts identified by acne patients and by clinicians. METHODS: Independent Delphi surveys for acne patients and clinicians were conducted to achieve consensus regarding acne impacts within each group. Acne patients were recruited from outpatient clinics of authors (AL, JT, and DT). The first phase involved qualitative responses, where emergent themes were identified and used to generate items for 2 subsequent phases. RESULTS: The qualitative phase generated 64 items in 3 themes: psychological, sociological, and treatment related. These items were independently ranked in importance by patients and by clinicians. Consensus for importance was achieved for 34 items by patients and 43 by clinicians. Patient-identified highest ranked items were being self-conscious, feeling unattractive, feeling uncomfortable in own skin, unattractive to others, would not want pictures taken, envious of people with clear skin, and time/effort spent concealing scarring; while clinicians identified feeling unattractive. CONCLUSIONS: We identify acne impacts within psychological, sociological, and treatment-related domains by acne patients and clinicians. Further,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».