Skin Picking Disorder: A Canadian Retrospective Study of 83 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin picking disorder (SPD) is classified as a primary psychodermatologic disorder, in which lesions are self-induced. It is frequently encountered by dermatologists, but the management is still a source of discomfort for the majority. OBJECTIVES: The first objective is to determine the characteristics of the SPD patients in our centre: the demographics, the psychiatric comorbidities, clinical and histopathological characteristics of SPD patients, treatments and follow-up. The second objective is to demonstrate the need for education in the dermatologic community. METHODS: Qualitative and quantitative data on SPD were collected. RESULTS: The sample comprised 83 patients, with a mean age of 62 years, and a bimodal distribution. 63.8% were female and lesions were most frequently described as excoriations (27%). Physicians observed picking from multiple body sites, the most common being upper extremities. Only 11% of patients were biopsied. Psychiatric comorbidities were frequent, especially personality traits and disorders (19.2%), and substance-related and addictive disorders (16.8%). Wide variety of treatments were prescribed, including local and supportive care. Only 41% of the sample had medical follow-ups. CONCLUSIONS: This large-scale retrospective assessment of patients diagnosed with SPD broadens the scope of a frequent disorder in dermatology, showing older age patients, unexpected psychiatric comorbidities and inadequate continuity of care. Results highlight the need for a collaborative approach and for frequent reassessments of these patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».