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Enregistrement W4282924715 · doi:10.1097/01.asw.0000826832.69141.e4

Neutrophilic Dermatoses in a Clinical Practice of Wound Care Professionals

2022· article· en· W4282924715 sur OpenAlexaff
Tatiana Lapa, R. Gary Sibbald, Patricia Coutts, Xiu Chang Zhao

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyoderma gangrenosumMedicineHidradenitis suppurativaDermatologyPresentation (obstetrics)Intensive care medicineMalignancyClinical PracticeWound careModalitiesTherapeutic modalitiesTreatment modalityNeutrophilic dermatosisMEDLINEClinical judgmentSurgeryPhysical therapyPathologyMedical physicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Diagnosing and treating neutrophilic dermatoses (NDs) in clinical practice can be challenging because of various presentations and stubborn treatment responses. Establishing a diagnosis is necessary, though, because many NDs are associated with underlying conditions, including malignancy. In this article, the authors provide information about Sweet syndrome, pyoderma gangrenosum, and other NDs and describe their clinical presentation, pathophysiology, diagnostic criteria, and associated conditions. The authors also present a case report describing the coexistence of two NDs and hidradenitis suppurativa in one patient and review the treatment modalities for those conditions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,352 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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