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Record W2875052749 · doi:10.1111/ddg.13580

Positionspapier: Diagnostik und Therapie der Xerosis cutis

2018· article· de· W2875052749 on OpenAlexaff
Matthias Augustin, Dagmar Wilsmann‐Theis, Andreas Körber, Martina Kerscher, Götz Itschert, Michaela Dippel, Petra Staubach

Bibliographic record

VenueJDDG Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft · 2018
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicDermatology and Skin Diseases
Canadian institutionsInstitute of Health Services and Policy Research
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

HINTERGRUND UND RATIONALE: Die Xerosis cutis (Synonym: Xerodermie, trockene Haut, hydrolipidarme Haut) ist mit > 10 Millionen Betroffenen nicht nur eine der häufigsten dermatologischen Diagnosen in Deutschland, sondern auch Leitsymptom vieler dermatologischer, internistischer und neurologischer Erkrankungen. Trotz der medizinischen Relevanz der topischen Basistherapie für die Xerosis cutis gibt es in Deutschland für ihr Management bisher keinen wissenschaftlich belegten Diagnostik- und Therapiealgorithmus. ZIEL: Dieses Positionspapier vermittelt Ärzten fachübergreifend einen an individuellen Symptomen orientierten, praxisnahen Leitfaden für die Prävention, Diagnostik und Therapie der Xerosis cutis. METHODIK: Im Rahmen eines strukturierten Entscheidungsprozesses wurden von erfahrenen dermatologischen Experten zunächst praxisrelevante Fragestellungen definiert und systematisch aufgearbeitet. Auf der Basis von Evidenz und Expertenkonsens wurden daraus diagnostische und therapeutische Algorithmen mit Empfehlungen für die Praxis entwickelt und konsentiert. ERGEBNIS: Die Xerosis cutis kann grundsätzlich klinisch diagnostiziert werden. Auslöser und/oder Grunderkrankungen müssen abgeklärt und vermieden bzw. spezifisch behandelt werden. Bei der Wahl der geeigneten Basistherapie ist es wichtig, dass nicht nur die Hauthydratation verbessert, sondern auch die Barrierefunktion der Haut wiederhergestellt wird. Sie sollte daher aus einer Kombination von rückfeuchtenden und rückfettenden Inhaltsstoffen bestehen. Je trockener die Haut, desto lipidhaltiger sollte die Hautpflege sein (bevorzugt Wasser-in-Öl-Formulierungen). Die individuelle Auswahl der Inhaltsstoffe orientiert sich nach kausaler Prüfung an den Symptomen Schuppung (v.a. Urea), Fissuren/Rhagaden (v.a. Urea oder Dexpanthenol), Rötung (v.a. Licochalcone A) und Pruritus (v.a. Polidocanol), sowie an der Lokalisation und dem Alter der Patienten. Inhaltsstoffe bzw. Inhaltsstoffkombinationen mit guter Studienevidenz sind zu bevorzugen. Die mit Abstand beste Evidenz bei der Xerosis cutis weist Urea auf, dessen Wirksamkeit in Kombination mit anderen natürlichen Feuchthalte-Komponenten und Ceramiden noch gesteigert werden kann. Zur Arbeitserleichterung am Patienten und zum besseren Erlernen wurde das Xerosimeter entwickelt, das die praktische Umsetzung der Diagnostik und Verlaufskontrolle, eine Klassifikation der Inhaltsstoffe und einen strukturierten Therapiealgorithmus enthält. SCHLUSSFOLGERUNG: Das hier vorgeschlagene strukturierte symptom- und evidenzorientierte Vorgehen mit Diagnostik- und Behandlungspfad soll für die Prävention und frühzeitige Behandlung der Xerosis cutis sensibilisieren. Damit können die Lebensqualität verbessert und Folgeerkrankungen verhindert werden.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.759
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.024

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations31
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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