Hidradenitis suppurativa diagnosis and management in primary care: not just recurrent boils
Notice bibliographique
Résumé
Hidradenitis suppurativa (HS) is characterised by inflamed skin lesions and scars that occur in apocrine-gland-bearing areas including axillae, inframammary folds, and groin, with a chronic course including flares.1 It is associated with an average diagnostic delay of 7.2 years and has a Western population prevalence of approximately 1%–2%.2,3 HS affects young to middle-aged adults and is more common in women. It is 2–3 times more common in people with skin of colour especially those of African American descent.2 HS significantly impacts general health and quality of life. A recent cross-sectional survey of GPs found that, while patients were largely managed appropriately, there was suboptimal management of pain, psychosocial aspects, and comorbidity screening.4 The current article aims to address this educational need. Historically, HS was poorly recognised and under-researched. Patients are often treated sub-optimally and comorbidities are not managed. Practitioners in primary care can both diagnose and treat early disease. They can address comorbidities, support lifestyle changes, and offer psychological support. Three main elements need to be considered in a diagnosis of HS:
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».