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Enregistrement W4281640532 · doi:10.7573/dic.2021-11-1

Dermatology: how to manage rosacea in skin of colour

2022· review· en· W4281640532 sur OpenAlex
Khalad Maliyar, Sonya J Abdulla

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

RevueDrugs in Context · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosaceaDermatologyMedicineErythemaDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rosacea is a common inflammatory skin disorder affecting the face. Common cutaneous symptoms include papules, pustules, persistent centrofacial erythema, telangiectasias, recurrent flushing, phymatous changes and a variety of ocular manifestations. Previous epidemiological studies have demonstrated that the incidence of rosacea is much lower in people with darker Fitzpatrick phototypes compared to fair-skinned individuals. In patients with darker skin, the centrofacial erythema can be masked and difficult to appreciate, impacting the ability for providers to make diagnoses and leading to misdiagnoses. Thus, it is difficult to say with certainty that the disparities in prevalence in rosacea amongst fair-skinned and darker individuals are true. The primary aim of this article is to raise awareness that rosacea is a global disease and to provide healthcare professionals with strategies to identify and manage rosacea amongst individuals with skin of colour.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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