Applying the phenotype approach for rosacea to practice and research
Notice bibliographique
Résumé
This thoughtful article has been presented by a group of authors from departments in Canada, Sweden and the USA. The central point of this article is the case for a different approach to the classification of the skin disease, rosacea, although the argument is also relevant to other diseases. Currently rosacea is divided into a number of different subtypes based on presence or absence of flushing or transient redness of the face, swelling of the nose, small spots (without or without heads) and broken veins or telangiectases. The authors are arguing for a less restricted approach which uses a combination of different terms, some of which are regarded as major and others as minor, that together best describe the changes on the skin that each patient shows to account for the fact that patients may have several such changes at the same time or one may evolve into another. It also allows greater flexibility. Adopting this “phenotype” approach, and thereby taking into account all the features of the condition, would allow better assessment of the effects of treatment on each patient, in clinical trials, or in understanding the disease, or the impact of rosacea on a patient's life. How we describe things in medicine often limits our ability to understand disease and its treatment and impact. This paper argues for greater flexibility in using what we see to classify illness.
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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 | 0,148 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,059 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».