Worldwide expert recommendations for the diagnosis and management of vitiligo: Position statement from the International Vitiligo Task Force Part 1: towards a new management algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment of vitiligo can be challenging and depends on several factors such as the subtype, disease activity, vitiligo extent, and treatment goals. Vitiligo usually requires a long-term approach. To improve the management of vitiligo worldwide, a clear and up-to-date guide based on international consensus with uniform stepwise recommendations is needed. OBJECTIVES: To reach an international consensus on the nomenclature and to develop a management algorithm for the diagnosis, assessment, and treatment of vitiligo. METHODS: In this consensus statement, a consortium of 42 international vitiligo experts and four patient representatives participated in online and live meetings to develop a consensus management strategy for vitiligo. At least two vitiligo experts summarized the evidence of topics included in the algorithms. A survey was utilized to resolve remaining issues among a core group of eight experts. Subsequently, the unanimous recommendations were finalized and validated based on further input from the entire group during two live meetings. RESULTS: The algorithms highlight the importance of shared decision-making. Dermatologists are encouraged to provide patients with detailed explanations of the prognosis and expected therapeutic outcomes based on clinical examination. The treatment goal should be discussed and clearly emphasized to patients given the different approaches for disease stabilization and repigmentation. The evaluation of disease activity remains a cornerstone in the tailor-made approach to vitiligo patients. CONCLUSIONS: These new treatment algorithms are intended to guide clinical decision-making in clinical practice. Promising novel therapies for vitiligo are on the horizon, further highlighting the need for reliable outcome measurement instruments and greater emphasis on shared decision-making.
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 | 0,071 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 ».