The Personalized Acne Treatment Tool — Recommendations to facilitate a patient-centered approach to acne management from the Personalizing Acne: Consensus of Experts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acne, a commonly treated skin disease, requires patient-centered management due to its varying presentations, chronicity, and impact on health-related quality of life. Despite this, evidence-based clinical guidelines focus primarily on clinical severity of facial acne, omitting important patient- and disease-related factors, including ongoing management. Objectives: To generate recommendations to support patient-centered acne management, which incorporate priority and prognostic factors beyond conventional clinical severity, traditionally defined by grading the appearance and extent of visible lesions. Methods: The Personalizing Acne: Consensus of Experts consisted of 17 dermatologists who used a modified Delphi approach to reach consensus on statements regarding patient- and treatment-related factors pertaining to patient-centered acne management. Consensus was defined as ≥75% voting "agree" or "strongly agree." Results: Recommendations based on factors such as acne sequelae, location of acne, high burden of disease, and individual patient features were generated and incorporated into the Personalized Acne Treatment Tool. Limitations: Recommendations are based on expert opinion, which may differ from patients' perspectives. Regional variations in healthcare systems may not be represented. Conclusions: The Personalizing Acne: Consensus of Experts panel provided practical recommendations to facilitate individualized management of acne, based on patient features, which can be implemented to improve treatment outcomes, adherence, and patient satisfaction.
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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 | 0,095 | 0,165 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».