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Enregistrement W4293113427 · doi:10.1177/12034754221116115

Practical Guidelines for Managing Patients With Hidradenitis Suppurativa: An Update

2022· review· en· W4293113427 sur OpenAlexaffabout
Leah Johnston, Raed Alhusayen, Marc Bourcier, Isabelle Delorme, Ralph George, Elizabeth O’Brien, Se Mang Wong, Susan Poelman

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHidradenitis suppurativaInframammary foldPopulationHealth careDermatologyDisease managementAxillaDiseaseIntensive care medicineSurgeryPathologyInternal medicineBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic, inflammatory skin disease that is characterized by the formation of comedones, papules, nodules, abscesses and sinus tracts in the axillary, inframammary, groin, and gluteal areas. Up to 3.8% of the Canadian population has HS, though due to a lack of awareness of HS, many patients are initially misdiagnosed and do not receive adequate treatment early on in the disease course. Once a diagnosis of HS is made, developing an effective management plan can be a dilemma for many providers. There is significant variability in response to any given therapy within the HS patient population and many HS patients have other medical comorbidities which must be taken into consideration. The aim of this review is to provide a practical approach for all healthcare providers to diagnose and manage HS and its associated comorbidities. A sample electronic medical record template for HS management was developed by the Canadian Hidradenitis Suppurativa Foundation Executive Board and is intended for use in clinical settings. This will help to increase collaboration between primary healthcare providers, dermatologists, and other medical specialists and ultimately improve the quality of care that HS patients receive.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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