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Enregistrement W4280493361 · doi:10.1111/exd.14609

New treatments and new assessment instruments for Hidradenitis suppurativa

2022· review· en· W4280493361 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExperimental Dermatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineQuality of life (healthcare)Clinical trialDermatology Life Quality IndexReliability (semiconductor)Patient-reported outcomePhysical therapyClinical PracticeScale (ratio)Rating scaleMedical physicsStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research interest in Hidradenitis Suppurativa (HS) has grown exponentially over the past decades. Several groups have worked to develop novel scores that address the drawbacks of existing investigator-assessed and patient-reported outcome measures currently used in HS trials, clinical practice and research. In clinical trial settings, the drawbacks of the HiSCR have become apparent; mainly, it is lack of a dynamic measurement of draining tunnels. The newly developed (dichotomous) IHS4 and HASI-R are backed up by adequate validation data and are good contenders to become the new primary outcome measure in HS clinical trials. Patient-reported outcomes, as well as physician reported measures, are being developed by the HIdradenitis SuppuraTiva cORe outcomes set International Collaboration (HISTORIC). For example, the Hidradenitis Suppurativa Quality of Life (HiSQOL) score is a validated measure of HS-specific quality of life and is already being used in many HS trials. Magnitude of pain measurement via a 0-10 numerical rating scale is well-established; however, consensus is still required to ensure consistent administration and interpretation of the instrument. A longitudinal measurement over multiple days rather than at one time point, such as for example the Pain Index could provide increased reliability and reduced recall bias. Ultimately, these newly developed scores and tools can be included in a standardized registry to be used in routine clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle