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Enregistrement W4387564463 · doi:10.1093/bjd/ljad388

Treatment of Hidradenitis Suppurativa Evaluation Study (THESEUS): a prospective cohort study

2023· article· en· W4387564463 sur OpenAlexaff
John R Ingram, Janine Bates, Rebecca Cannings‐John, Fiona Collier, Judith Evans, Angela Gibbons, Ceri Harris, Laura Howells, Kerenza Hood, Rachel Howes, Paul Leighton, Muhammad Riaz, Jeremy Rodrigues, Helen Stanton, Kim S Thomas, Emma Thomas‐Jones

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesUCB PharmaUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareCancer Research UKInsmedPfizer
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineDermatologyProspective cohort studyCohortCohort studySurgeryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic, painful disease affecting flexures and other skin regions, producing nodules, abscesses and skin tunnels. Laser treatment targeting hair follicles and deroofing of skin tunnels are standard HS interventions in some countries but are rarely offered in the UK. OBJECTIVES: To describe current UK HS management pathways and influencing factors to inform the design of future randomized controlled trials (RCTs). METHODS: THESEUS was a nonrandomized 12-month prospective cohort study set in 10 UK hospitals offering five interventions: oral doxycycline 200 mg daily; oral clindamycin and rifampicin both 300 mg twice daily for 10 weeks, extended for longer in some cases; laser treatment targeting hair follicles; deroofing; and conventional surgery. The primary outcome was the combination of clinician-assessed eligibility and participant hypothetical willingness to receive each intervention. The secondary outcomes were the proportion of participants selecting each intervention as their final treatment option; the proportion who switch treatments; treatment fidelity; and attrition rates. THESEUS was prospectively registered on the ISRCTN registry: ISRCTN69985145. RESULTS: The recruitment target of 150 participants was met after 18 months, in July 2021, with two pauses due to the COVID-19 pandemic. Baseline demographics reflected the HS secondary care population: average age 36 years, 81% female, 20% non-White, 64% current or ex-smokers, 86% body mass index ≥ 25, 68% with moderate disease, 19% with severe disease and 13% with mild disease. Laser was the intervention with the highest proportion (69%) of participants eligible and willing to receive treatment, then deroofing (58%), conventional surgery (54%), clindamycin and rifampicin (44%), and doxycycline (37%). Laser was ranked first choice by the greatest proportion of participants (41%). Attrition rates were 11% and 17% after 3 and 6 months, respectively. Concordance with doxycycline was 52% after 3 months due to lack of efficacy, participant choice and adverse effects. Delays with procedural interventions were common, with only 43% and 26% of participants starting laser and deroofing, respectively, after 3 months. Uptake of conventional surgery was too small to characterize the intervention. Switching treatment was uncommon and there were no serious adverse events. CONCLUSIONS: THESEUS has established laser treatment and deroofing for HS in the UK and demonstrated their popularity with patients and clinicians for future RCTs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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