Post-acute phase and sequelae management of epidermal necrolysis: an international, multidisciplinary DELPHI-based consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term sequelae are frequent and often disabling after epidermal necrolysis (Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN)). However, consensus on the modalities of management of these sequelae is lacking. OBJECTIVES: We conducted an international multicentric DELPHI exercise to establish a multidisciplinary expert consensus to standardize recommendations regarding management of SJS/TEN sequelae. METHODS: Participants were sent a survey via the online tool "Survey Monkey" consisting of 54 statements organized into 8 topics: general recommendations, professionals involved, skin, oral mucosa and teeth, eyes, genital area, mental health, and allergy workup. Participants evaluated the level of appropriateness of each statement on a scale of 1 (extremely inappropriate) to 9 (extremely appropriate). Results were analyzed according to the RAND/UCLA Appropriateness Method. RESULTS: Fifty-two healthcare professionals participated. After the first round, a consensus was obtained for 100% of 54 initially proposed statements (disagreement index < 1). Among them, 50 statements were agreed upon as 'appropriate'; four statements were considered 'uncertain', and ultimately finally discarded. CONCLUSIONS: Our DELPHI-based expert consensus should help guide physicians in conducting a prolonged multidisciplinary follow-up of sequelae in SJS-TEN.
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 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 | 0,183 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».