The Personalised Acne Care Pathway—Recommendations to guide longitudinal management from the Personalising Acne: Consensus of Experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acne is a chronic disease with a varying presentation that requires long-term management. Despite this, the clinical guidelines for acne offer limited guidance to facilitate personalized or longitudinal management of patients. OBJECTIVES: To generate recommendations to support comprehensive, personalized, long-term patient management that address all presentations of acne and its current and potential future burden. METHODS: The Personalising Acne: Consensus of Experts panel consisted of 13 dermatologists who used a modified Delphi approach to reach consensus on statements related to longitudinal acne management. The consensus was defined as ≥75% voting "agree" or "strongly agree." All voting was electronic and blinded. RESULTS: Key management domains, consisting of distinct considerations, points to discuss with patients, and "pivot points" were identified and incorporated into the Personalised Acne Care Pathway. Long-term treatment goals and expectations and risk of (or fears about) sequelae are highlighted as particularly important to discuss frequently with patients. LIMITATIONS: Recommendations are based on expert opinion, which could potentially differ from patients' perspectives. Regional variations in health care systems may not have been captured. CONCLUSIONS: The Personalised Acne Care Pathway provides practical recommendations to facilitate the longitudinal management of acne, which can be used by health care professionals to optimize and personalize care throughout the patient journey.
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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 | 0,112 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».