CRUSE®—An innovative mobile application for patient monitoring and management in chronic spontaneous urticaria
Notice bibliographique
Résumé
Chronic spontaneous urticaria (CSU) is unpredictable and can severely impair patients' quality of life. Patients with CSU need a convenient, user-friendly platform to complete patient-reported outcome measures (PROMs) on their mobile devices. CRUSE® , the Chronic Urticaria Self Evaluation app, aims to address this unmet need.CRUSE® was developed by an international steering committee of urticaria specialists. Priorities for the app based on recent findings in CSU were defined to allow patients to track and record their symptoms and medication use over time and send photographs. The CRUSE® app collects patient data such as age, sex, disease onset, triggers, medication, and CSU characteristics that can be sent securely to physicians, providing real-time insights. Additionally, CRUSE® contains PROMs to assess disease activity and control, which are individualised to patient profiles and clinical manifestations.CRUSE® was launched in Germany in March 2022 and is now available for free in 17 countries. It is adapted to the local language and displays a country-specific list of available urticaria medications. English and Ukrainian versions are available worldwide. From July 2022 to June 2023, 25,710 observations were documented by 2540 users; 72.7% were females, with a mean age of 39.6 years. At baseline, 93.7% and 51.3% of users had wheals and angioedema, respectively. Second-generation antihistamines were used in 74.0% of days.The initial data from CRUSE® show the wide use and utility of effectively tracking patients' disease activity and control, paving the way for personalised CSU management.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».