An international review of skin conditions in incarcerated persons
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Incarceration negatively affects inmates' skin and overall quality of life. Overcrowded jail cells, poor hygiene, unsanitary conditions, and limited access to quality health care significantly increase the incidence of skin diseases among incarcerated persons (IPs). This review examines these diseases, their causes, and strategies to mitigate them. Methods A literature search using Google Scholar and PubMed covered studies from 2002 to 2023, identifying 18 peer-reviewed studies. These studies provided data on IP skin conditions, adherence to treatment, IP living conditions, health care access, and strategies to alleviate skin conditions. Results The studies were conducted in Australia, Cameroon, Canada, France, Guinea, India, Italy, Korea, Nepal, Nigeria, Pakistan, Taiwan, Turkey, and the United States. They consistently showed that inadequate health care, poor hygiene, overcrowding, and improper treatment protocols contribute to skin diseases in IP. Common conditions included scabies, fungal infections, acne, and psoriasis. Teledermatology has proven effective in reducing these conditions. Additional measures should focus on reducing overcrowding and improving hygiene practices. Conclusions IPs face numerous dermatological challenges that impact their health and well-being. Enhancing hygiene, improving on-site care with teledermatology, and implementing policy reforms can mitigate these issues from the standpoint of the prison health system director. Dermatologists from the community or academic centers must engage to prioritize the health care model or models that will work best in their region since they are responsible for diagnosing and treating IPs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».