Pilot study for the evaluation and adaptation of a Four Item-Acne-Scar Risk Assessment Tool (4-ASRAT): a resource to estimate the risk of acne-induced scars
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Acne-induced scarring is associated with a similar burden as acne, i.e. diminished quality of life, and may be avoided if patients receive appropriate and timely acne treatment. In 2017, a four item-Acne-Scar Risk Assessment Tool (4-ASRAT) was designed by Tan <ns4:italic>et al</ns4:italic> . to categorise patients with acne into lower-risk or higher-risk for acne scarring. Its applicability outside the initial study population (France, Brazil and United States) remains to be determined. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> A study protocol was developed to create a systematic approach for validating and adapting 4-ASRAT to different populations, Ecuador in this case. The protocol was reviewed by 11 local and international dermatologists and pilot-tested in an Ecuadorian population using a sample of 10 participants who currently had or had had acne. Feedback from the pilot study was used to improve the study protocol. The results of the pilot study are included here, and the final study protocol is available as extended data. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> The protocol proved to be applicable. Images taken of participants were a valuable resource for dermatological evaluation about the presence or absence of acne scars. Tangential light is necessary for this evaluation. Although dermatological assessments varied, we concluded that assessment by three local dermatologists for each participant was adequate for reaching a consensus on the presence or absence of acne scars. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Considering the morbidity related to acne and acne scars, tools designed as prevention that alert patients about risk of developing scarring are necessary. The proposed protocol shows a feasible way of validating and adapting 4-ASRAT to different populations. </ns4:p>
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».