Delphi Panel Consensus Regarding Current Clinical Practice Management Options for Demodex blepharitis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: blepharitis (DB) treatment using a modified Delphi panel process. Methods: Expert Panel on Treatment and Eyelid Health (DEPTH). They completed a live roundtable discussion in addition to 3 surveys consisting of scaled, open-ended, true/false, and multiple-choice questions pertaining to the treatment of DB. Consensus for scaled questions using a 1 to 9 Likert scale was predefined as median scores of 7-9 and 1-3. For other question types, consensus was achieved when 8 of 12 panelists agreed. Results: The experts agreed that an effective therapeutic agent for treatment of DB would likely decrease the necessity of mechanical intervention, such as lid scrubs or blepharoexfoliation (Median = 8.5; Range 2-9). When treating DB, panelists believed that collarettes serve as a surrogate for mites, and that eliminating or reducing collarettes should be the main clinical goal of treatment (Median = 8; Range 7-9). The panelists would treat patients with at least 10 collarettes, regardless of other signs or symptoms and agreed that DB can be cured, but there is always the possibility for a reinfestation (n = 12). There was also consensus that collarettes, and therefore mites, are the primary treatment target and the way by which clinicians can monitor patient response to therapy (Median = 8; Range 7-9). Conclusion: Expert panelists achieved consensus on key facets of DB treatment. Specifically, there was consensus that collarettes are pathognomonic for DB, that DB patients with >10 collarettes should be treated even in the absence of symptoms, and that treatment efficacy can be tracked by collarette resolution. By increasing awareness about DB, understanding the goals of and monitoring treatment efficacy, patients will receive better care and, ultimately, better clinical outcomes.
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 | 0,237 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».