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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».