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Enregistrement W4404489452 · doi:10.1155/dth/9678447

Pharmaceutical Management of Rosacea—An Australian/New Zealand Medical Dermatology Consensus Narrative

2024· article· en· W4404489452 sur OpenAlexfundno aff
Marius Rademaker, Peter Foley, John Sullivan, Kathy Armour, Christopher Baker, A Ferguson, Kurt Gebauer, Monisha Gupta, Gillian Marshman, Erin McMeniman, Diana Rubel, Li‐Chuen Wong

Notice bibliographique

RevueDermatologic Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCilagIncyteDermiraGenentechValeant Pharmaceuticals InternationalArgenxCelgeneBiogenSun PharmaRegeneron PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesGaldermaAstraZenecaEli Lilly and CompanyAmgen
Mots-clésMedicineRosaceaDermatologyConsensus conferenceMEDLINEFamily medicineAcneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rosacea, a common chronic, predominantly centro‐facial dermatosis, has previously been classified into distinct subtypes with a range of morphological signs that overlap with other inflammatory skin disorders. Recently, there has been a move towards diagnosis of clinical phenotypes, largely driven by a better understanding of the pathophysiology of rosacea and clinical trial endpoints. Despite this, treatment remains a challenge. The Australasian Medical Dermatology Group held a Rosacea workshop in November 2022 to develop a practical narrative. Eighteen recommendations were agreed upon using a modified eDelphi process in the first round, including a rosacea treatment algorithm.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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