Notice bibliographique
Résumé
alopecia | alopecia areata | androgenetic alopecia | breastfeeding | decision-making | hair loss | pregnancyIt is widely recognized that hair contributes significantly to self-image and identity, and that hair loss can trigger a range of negative psychological outcomes.Less appreciated, however, is the extent to which the fear or reality of hair loss can shape patients' medical decisions.I find myself increasingly providing care to patients who made difficult decisions to refuse cancer treatments, halt reproductive plans, decline surgery, or endure treatment-related side effects in order to protect or restore their hair.These patients represent a clinically relevant and ethically complex phenomenon that medicine has yet to fully recognize.To address this gap in clinical awareness and research, I propose the "HairFirst Groups" framework-five distinct categories of patients who prioritize hair preservation above conventional medical recommendations (Table 1).With published data on this phenomenon being limited, I hope to highlight the need for continued study of hair prioritizing behaviors and the impact they have on patient decision-making.Such efforts will help us better recognize and care for patients in these groups.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».