A Description of Treatment Patterns of Psoriasis by Medical Providers and Disease Severity in US Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on treatment patterns of psoriasis are valuable to evaluate how efficiently individuals with psoriasis are treated and may facilitate improved outcomes for these patients. OBJECTIVE: To describe treatment patterns of psoriasis among US women. METHODS: In the Nurses' Health Study II (NHS II), a prospective study of female nurses, 2107 women reported to have a diagnosis of psoriasis made by a clinician. We sent them the Psoriasis Screening Tool-2, a validated diagnostic tool for psoriasis, which queries age at diagnosis, treatments, type of psoriasis lesions, body surface area involved, and the provider who made the diagnosis. RESULTS: A total of 1382 women completed and returned the survey, with 1243 of them validated for having psoriasis. 30% of the patients were diagnosed by non-dermatologists. 79% of the patients reported mild, 17% moderate and 4% severe disease. Psoriasis phenotypes were as follows: plaque 41%, scalp 49%, inverse 27%, nail 22% and palmoplantar 15%. Treatment patterns for mild psoriasis were as follows: only topical treatment 58%, systemic therapy and/or phototherapy 16% and no treatment 26%. Treatment patterns for moderate-to-severe disease were as follows: only topical treatment 42%, systemic therapy and/or phototherapy 47% and no treatment 11%. CONCLUSION: The majority of women in NHS II with psoriasis have mild disease. A large proportion of psoriasis patients were diagnosed by non-dermatologists. More than half of people with moderate-to-severe disease received no treatment or only topical medications. A considerable percentage of people with psoriasis reported phenotypes other than chronic plaque psoriasis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».