Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alopecia areata (AA) is a non-scarring hair loss disorder of autoimmune etiology. OBJECTIVE: To familiarize physicians with the clinical presentation, diagnosis, evaluation, and management of pediatric alopecia areata. METHODS: The search term "Alopecia areata" was entered into a Pubmed search. A narrow scope was applied to the categories of "epidemiology", "clinical diagnosis", "investigations", "comorbidities", and "treatment". Meta-analyses, randomized controlled trials, clinical trials, observational studies, and reviews were included. Only papers published in the English language were included. A descriptive, narrative synthesis was provided of the retrieved articles. RESULTS: AA is an autoimmune disease of unknown etiology. It is the third most common dermatologic presentation in children with a lifetime risk of 1-2%. Diagnosing AA can be made on the basis of the history and clinical findings. Patients will often present with patchy, non-scarring hair loss, generally affecting the scalp. History may reveal a personal or family medical history of autoimmune or atopic disease or a recent stressful event. Tricoscopic examination will classically show "exclamation point hairs" and "yellow dots". Nonspecific nail changes may be present. Other clinical variants include alopecia totalis, alopecia universalis, ophiasis, sisaipho, and Canitis subita. There are multiple treatment options for AA, including conservative treatment, and topical, oral, and injectable medications. CONCLUSION: AA is an autoimmune disease with a heterogeneous presentation and unpredictable clinical course. Although there is no cure for AA, there are many current treatment options available to help manage this disfiguring disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,014 |
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 découle