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Enregistrement W4412121530 · doi:10.1001/jamadermatol.2025.1965

Reliability of the Ichthyosis Scoring System in Individuals With Skin of Color

2025· article· en· W4412121530 sur OpenAlexaff
Angela Luo, Lisa M. Arkin, Sarah Asch, Latanya Benjamin, Anna L. Bruckner, M Cossio, Lucia Z. Diaz, Evelyn Lilly, Erin F. Mathes, Caroline A. Nelson, Elena Pope, Sarika Ramachandran, Dawn H. Siegel, Joyce Teng, Yunshan Xu, Yanhong Deng, Amy S. Paller, Keith A. Choate

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Diseases and Diabetes
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationIchthyosisInter-rater reliabilityDermatologyReferralDyskeratosisHyperkeratosisPsychometricsClinical psychologyFamily medicinePsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The Ichthyosis Scoring System (ISS) is a reliable instrument for assessing ichthyosis severity. The ISS's performance in individuals with skin of color (ie, Fitzpatrick IV-VI skin types) remains unknown because it was initially assessed in individuals with Fitzpatrick I to III skin types. Objective: To assess the reliability of the ISS in individuals with Fitzpatrick IV to VI skin types. Design, Setting, and Participants: In this cross-sectional study, 14 dermatologists used the ISS to rate 94 test photographs, 47 from individuals with Fitzpatrick I to III skin types and 47 from individuals with Fitzpatrick IV to VI skin types. The professional photographs were obtained from the National Registry for Ichthyosis and Related Disorders, which enrolls participants with ichthyosis from referral centers, patient advocacy groups, and self-referral worldwide. Test photographs represented individuals of all phototypes with ichthyosis of all severities. Due to limited comprehensive, high-quality photography among individuals with Fitzpatrick IV to VI skin types, 4 body sites were chosen: upper back, legs, upper arm, and dorsal feet. From August to December 2023, dermatologists independently scored the same test photographs and were blinded to photographic groupings. Data were analyzed in March 2024. Main Outcomes and Measures: Interrater reliabilities were determined using interrater intraclass correlation coefficients (ICCs) using the two-way random effects model. Results: Of the 61 individuals with ichthyosis represented in the 94 photographs, 28 (46%) were younger than 18 years and 33 (54%) were 18 years and older; 32 (52%) were female and 29 (48%) were male; and 1 (2%) was American Indian, 16 (26%) were Black, 6 (10%) were Hispanic, 1 (2%) was Pacific Islander, 5 (8%) were South Asian, 31 (51%) were White, and 1 (2%) was White and Hispanic. For individuals with Fitzpatrick I to III skin types, scale and erythema ICCs ranged from 0.97 (95% CI, 0.93-0.99) to 0.99 (95% CI, 0.98-1.00) and 0.91 (95% CI, 0.79-0.97) to 0.95 (95% CI, 0.89-0.99), respectively. For individuals with Fitzpatrick IV to VI skin types, scale and erythema ICCs ranged from 0.97 (95% CI, 0.93-0.99) to 0.99 (95% CI, 0.98-1.00) and 0.90 (95% CI, 0.80-0.96) to 0.94 (95% CI, 0.86-0.98), respectively. The overlap of ICC confidence intervals demonstrates ISS reliability across phototypes. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study shows that the ISS can be applied across phototypes to measure ichthyosis severity. Further studies using full-body photographs would further bolster the ISS's reliability to assess global ichthyosis severity. These findings set the stage for increasing diversity in ichthyosis clinical trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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