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Enregistrement W4416275993 · doi:10.2196/81830

Teledermatology to Support Self-Care in Chronic Spontaneous Urticaria

2025· article· en· W4416275993 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Schuehlein, Martin Peters, Graham B. Jones

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeledermatologyMedical prescriptionDiseaseMEDLINEDuration (music)Omalizumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: Chronic spontaneous urticaria (CSU) is an autoimmune prompted skin disorder, whose hallmarks include the unpredictable onset of hives and itch. Symptom duration typically exceed 6 weeks, and flares can occur for up to 5 years or longer if untreated, impacting potentially any area of the body. The absence of obvious triggers and the variation in onset frequency often delays formal diagnosis which on average is approximately 2 years from first presentation. Initial standard of care is the use of low through to higher strength antihistamines in the first instance, with eventual escalation to prescription anti-inflammatory agents and potentially biologics once patients are under managed care. The societal impacts of delays in diagnosis are marked, with data suggesting CSU impacts up to 1% of the population, primarily of working age and with twice the prevalence in women. Herein, we advocate for the deployment of smartphone imaging and generative artificial intelligence technology to improve detection and early management of CSU through integrated self-care approaches. Such approaches embodying the tenets of P4 personalized medicine could have sustained impact on the disease through awareness campaigns, reducing the burden on the dermatology community and facilitating earlier access to curative therapeutic interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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