Identifying gaps and providing recommendations to address shortcomings in the investigation of acne sequelae by the Personalising Acne: Consensus of Experts panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The physical sequelae of acne include erythema, hyperpigmentation, and scarring, which are highly burdensome for patients. Early, effective treatment can potentially limit and prevent sequelae development, but there is a need for guidance for and evidence of prevention-oriented management to improve patient outcomes. OBJECTIVE: To identify unmet needs of acne sequelae and generate expert recommendations to address gaps in clinical guidance. METHODS: The Personalizing Acne: Consensus of Experts panel of 13 dermatologists used a modified Delphi approach to achieve a consensus on the clinical aspects of acne sequelae. A consensus was defined as ≥75% of the dermatologists voting "agree" or "strongly agree." All voting was electronic and blinded. RESULTS: The panel identified gaps in current guidance and made recommendations related to acne sequelae. These included identification and classification of sequelae, pertinent points to consider for patient consultations, and management aimed at reducing the development of sequelae. LIMITATIONS: The recommendations are based on expert opinion and made in the absence of high-quality evidence. CONCLUSIONS: The identified gaps should help inform future research and guideline development for acne sequelae. The consensus-based recommendations should also support the process of consultations throughout the patient journey, helping to reduce the development and burden of acne sequelae through improved risk factor recognition, early discussion, and appropriate management.
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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 | 0,248 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».