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Enregistrement W4367043720 · doi:10.1016/j.jdin.2023.03.013

The Personalized Acne Treatment Tool — Recommendations to facilitate a patient-centered approach to acne management from the Personalizing Acne: Consensus of Experts

2023· article· en· W4367043720 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJAAD International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensWindsor Clinical ResearchUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesBausch HealthSun PharmaLEO PharmaGaldermaSanofiPfizerAllerganAmorepacific CorporationEli Lilly and Company
Mots-clésAcneMedicineDelphi methodMEDLINEAcne treatmentPersonalized medicineHealth careDiseaseDisease managementPatient satisfactionDermatologyBioinformaticsComputer sciencePathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundAcne, 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.ObjectivesTo 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.MethodsThe 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.”ResultsRecommendations 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.LimitationsRecommendations are based on expert opinion, which may differ from patients’ perspectives. Regional variations in healthcare systems may not be represented.ConclusionsThe 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. 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. 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. 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.” 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. Recommendations are based on expert opinion, which may differ from patients’ perspectives. Regional variations in healthcare systems may not be represented. 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle