Topical steroid withdrawal: self-diagnosis, unconscious bias and social media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Consensus amongst dermatologists regarding the phenomenon of topical steroid withdrawal (TSW) is elusive. This may be contrasted with a growing online patient movement, including social media communities. Objectives This study aimed to investigate dermatologist perspectives regarding TSW and to assess attitudes towards self-diagnosis. Methods A two-part online questionnaire was disseminated to UK-based Dermatology Consultants, Registrars and Fellows. Section one presented a clinical scenario and randomized respondents into two groups: one mentioning TSW self-diagnosis, and an otherwise identical control without the self-diagnosis. Questions about the clinical scenario were directed to dermatologists and focused on attitudes regarding patient-predicted behaviours. Section two asked about TSW perceptions and experiences, and thematic analysis of open text responses was undertaken. Results One hundred and three responses were received, including 51 Consultants, 38 Trainee Dermatologists, 10 Dermatology Fellows, 3 Specialty And Specialist (SAS) Dermatology doctors and 1 Post-CCT (Certificate of Completion of Training) Fellow. Thirty-four percent (n = 35/103) of respondents considered TSW to be a distinct clinical entity, 17.5% (n = 18/103) did not and 48.5% (n = 50/103) were unsure. Respondents felt that self-diagnosing TSW patients were less likely to comply with treatment, and more likely to take up time and pose management problems compared with controls. Themes of uncertainty regarding diagnostic veracity and social media misinformation were identified. Conclusions Uncertainty regarding the veracity of a TSW diagnosis and its management is common amongst dermatology healthcare professionals (HCPs). Dermatology HCPs in this study considered that patients who self-diagnosed TSW were more difficult to engage with skin disease management. Dermatologists desire further understanding of and research into the nature and management of TSW.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».