Gaps and recommendations for clinical management of truncal acne from the Personalising Acne: Consensus of Experts panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Truncal acne is common and burdensome for patients; however, there is paucity of evidence and guidance for the management of truncal acne. Currently, clinical practice guidelines provide very little guidance on the assessment or management of truncal acne. OBJECTIVES: To identify unmet needs in truncal acne and make recommendations to address clinical and management gaps using an international consensus. METHODS: The Personalising Acne: Consensus of Experts panel consisted of 13 dermatologists, who used a modified Delphi approach to reach a consensus on statements related to clinically relevant aspects of truncal acne evaluation and management. A consensus was defined as ≥75% of the panelists voting "agree" or "strongly agree." The voting was electronic and blinded. RESULTS: The panel identified gaps and made recommendations related to truncal acne identification, assessment, and grading; the evaluation of the impact on patients; and treatment goals and factors to be considered for its management. LIMITATIONS: The recommendations are based on expert opinion, in the absence of high-quality evidence. CONCLUSIONS: We highlighted addressing not just facial acne but also truncal acne during patient consultations. The recommendations made herein may help facilitate the care of patients who present with truncal acne, with or without facial acne.
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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 | 0,170 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».