Defining patient‐centered research priorities in pediatric dermatology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Patient and caregiver perspectives are critical in understanding dermatologic disease impact, presentation, and management in children. The Pediatric Dermatology Research Alliance (PeDRA) Patient Advisory Committee (PtAC), a group of patient representatives and parents of children with cutaneous disease, pursued a multistep, iterative, consensus-building process to identify comprehensive, high-priority research needs. METHODS: Building on discussions at the 2020 PeDRA Annual Conference, a research prioritization survey was developed and completed by PtAC members. Survey themes were aggregated and workshopped by the PtAC through a series of facilitated calls. Emerging priorities were refined in collaboration with additional PeDRA patient community members at the 2021 PeDRA Annual Conference. Subsequently, a final actionable list was agreed upon. RESULTS: Fourteen PtAC members (86.7% female) representing patients with alopecia areata, atopic dermatitis, vascular birthmarks, congenital melanocytic nevi, ectodermal dysplasias, epidermolysis bullosa, Gorlin syndrome, hidradenitis suppurativa, ichthyosis, pemphigus, psoriasis, Sturge-Weber syndrome, and pachyonychia congenita completed the survey. Following serial PtAC meetings, 60 research needs were identified from five domains: psychosocial challenges, health care navigation/disease management, causes/triggers, treatments to preserve or save life, and treatments to preserve or save quality of life. CONCLUSIONS: Many pediatric dermatology research priorities align across affected communities and may drive meaningful, patient-centric initiatives and investigations.
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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 | 0,360 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».