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Enregistrement W3036873036 · doi:10.1097/lgt.0000000000000547

Vulvar Lichen Sclerosus: Outcomes Important to Patients in Assessing Disease Severity

2020· article· en· W3036873036 sur OpenAlexaff
Nicole Green, Michal Sheinis, Amanda Selk

Notice bibliographique

RevueJournal of Lower Genital Tract Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenital Health and Disease
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLichen sclerosusRating scaleDermatologyVulvaQuality of life (healthcare)DiseaseSeverity of illnessVulvar DiseasesPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of the study was to determine outcome measures that women with vulvar lichen sclerosus (LS) rate as important in assessing disease severity with the ultimate goal of including these items in a disease severity rating tool. METHODS: An online survey of women older than 18 years with a diagnosis of vulvar LS was performed. The survey was posted in Facebook LS support groups. Participants rated items on a scale from 1 to 5 (not important to include to essential to include) in a disease severity scale. Participants also rated how often they were affected by various symptoms on a scale from 1 to 5 (never to daily). Mean rating of importance and mean rating of frequency for each sign and symptom were calculated. T tests were used to compare patients with biopsy-proven disease with those with a clinical diagnosis of LS. RESULTS: Nine hundred fifty-eight participants completed the survey (86% completion rate). Patients felt that the most important items to assess disease severity were irritation (4.39), fusion of the labia (4.38), soreness (4.37), itch (4.34), change in vulvar skin (4.34), and decrease in quality of life (4.33). The most frequently experienced items by those with LS were irritation (3.92), changes in appearance of vulvar skin (3.92), and discomfort (3.89). There were no differences between patients with biopsy-proven LS versus those diagnosed on clinical examination. CONCLUSIONS: Future LS severity assessment tools will need to include a combination of patient-rated symptoms, clinical rated signs and anatomical changes, and quality of life measures.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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