Management of hidradenitis suppurativa in UK primary care: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a painful, chronic, inflammatory skin condition affecting the skin folds. It is frequently misdiagnosed, leading to delays in care and the progression of the disease to permanent scarring. AIM: To understand the level of knowledge and confidence of healthcare professionals (HCPs) in primary care managing patients with HS. To establish their ability to recognise the early signs of HS, awareness of associated comorbidities, and recognition of treatment options available in primary care. DESIGN & SETTING: A survey was distributed to HCPs working in primary care in the UK. METHOD: The survey was disseminated via weekly GP bulletins distributed by local integrated care boards, the Primary Care Dermatology Society (PCDS) mailing lists, and at professional events. RESULTS: Of 183 responders, most (93%) did not have a specialist role in dermatology or a postgraduate qualification in dermatology (69%), 36 (20%) were not doctors, and there was a good geographical spread over the UK. Of the responders, 74% felt confident diagnosing HS, but only 39% were confident in managing the pain associated with the disease. Perceived confidence did not correlate with understanding the importance of early referral to secondary care where multiple skin sites were affected. CONCLUSION: Further education in diagnosing and managing HS in primary care is needed. Future research could focus on developing a tool to support the diagnosis of HS in primary care and a clear, primary care-focused management guideline for identified 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».