International consensus statement on the use of ultrasound in hidradenitis suppurativa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: So far, the evidence on the use of ultrasound (US) in hidradenitis suppurativa (HS) demonstrates the utility of US in the diagnosis, scoring and assessment of HS; however, to date, there is no international consensus statement on the use of US in HS, and several published guidelines do not include this topic. OBJECTIVES: To create an international consensus statement on using US in HS that can cover and validate relevant aspects. METHODS: A three-round Delphi study with a panel of international experts representing four continents and working with US in HS in their daily practice. The inclusion criteria of the experts and the set of questions in the survey were defined by a steering committee. A consensus of recommendation was defined when the percentage of agreement (sum of strongly agree and agree) was ε 70%. In between 50% and 69% of agreement, a suggestion was considered. Lower than 50% meant no consensus. RESULTS: Twenty-four international experts from 14 countries participated in the study. A high percentage of consensus (96.4%) was achieved for important aspects of the use of US in HS, including the ultrasonographic indications, technical considerations, training, diagnostic criteria, staging systems, monitoring, support of US-guided procedures and planning of surgery, and the need for US in research and clinical trials. CONCLUSIONS: An international group of experts created a consensus statement with validated recommendations on the use of US in HS. Despite the challenges of the implementation of ultrasound in HS, this task force highly recommends the use of US in HS.
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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 | 0,228 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».