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Enregistrement W4401865195 · doi:10.37723/jumdc.v15i3.1002

Determination of Knowledge of Patients Regarding Psoriasis

2024· article· en· W4401865195 sur OpenAlexaff
Maria Khalid, Rabia Ishfaq, Sana Younas, Komal Shehzade, Hasan Khalid, Qurat ul Ain Zulfi

Notice bibliographique

RevueJournal of University Medical & Dental College · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriasisMedicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT BACKGROUND & OBJECTIVE: Psoriasis, a chronic, non-communicable skin condition, significantly impacts patients' quality of life. This study aimed to assess the knowledge levels among psoriasis patients, categorized into adequate, moderately adequate, and inadequate, to identify educational needs and opportunities for improved patient education. METHODOLOGY: This cross-sectional study was conducted at the Department of Dermatology, Imran Idrees Hospital, affiliated with Sialkot Medical College, from October 2023 to February 2024. It involved 218 patients aged 16-60 years, diagnosed with psoriasis for over a year. Knowledge levels were assessed using a self-administered questionnaire, with scores ≥7 out of 10 considered adequate knowledge. RESULTS: Out of the participants, 57.8% had inadequate knowledge about psoriasis, 32.6% had moderately adequate knowledge, and only 9.6% had adequate knowledge. The analysis showed no significant differences in knowledge levels across age, gender, duration of disease, education, and economic status (p-value > 0.05). CONCLUSION: The study revealed a significant gap in the knowledge about psoriasis among patients, emphasizing the obligation for routine patient education and counseling. This approach could improve treatment adherence and outcomes, reducing misconceptions and treatment discontinuation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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