发布时间:2024-05-09 17:04:15 栏目:生活
根据哥德堡大学的一项研究,有关常见皮肤病特应性皮炎的科学文章几乎不包含患者的图像。更多图像将使患者更容易参与有关自己护理的决定。
哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院副教授、萨尔格伦斯卡大学医院皮肤科医生 Sam Polesie 负责了这项研究:
“近年来,患者的参与权得到了加强。如今,医疗保健专业人员应该与患者一起做出治疗决定。但科学文章并没有跟上这种发展的步伐。我们需要更多患者的图像作为沟通的视觉辅助工具。对于患者来说,理解科学出版物中用来描述严重程度或某种治疗可能产生的效果的数字是很困难的,”Sam Polesie 说。
总共描绘了六名患者
因此,如果没有图像,患者就无法做出有关自己护理的决定。最近,Sam Polesie 与丹麦同事一起发表了一项类似的研究,该研究表明,科学文章中只描述了临床试验中所有牛皮癣患者的一小部分。对于特应性皮炎,事实证明,所描述的患者甚至更少。
研究结果发表在《皮肤病治疗杂志》上。这是一篇系统综述文章,涵盖 60 项研究,总计近 18,000 名患者。在所有这些研究中,共有 6 名患者的 16 张图像。这意味着发表的文章中只有千分之 0.3 的患者出现在图像中。
常见皮肤病
特应性皮炎是一种慢性复发性炎症性皮肤病,会导致皮肤干燥、发痒。大约四分之一的儿童和十分之一的成人患有特应性皮炎。疾病的严重程度差异很大。严重时,整个生活状况都会受到影响。
这些湿疹可以通过多种方式表现出来,并且根据皮肤黑色素的丰富程度而看起来不同。
“图像对于了解特应性皮炎在不同类型的皮肤中看起来非常不同也很重要。在浅色皮肤的人中,湿疹表现为发红,而在富含黑色素的皮肤中,湿疹通常会变得更暗,这种疾病可以被认为更加紫色或偏灰色,”Sam Polesie 说。
教育目的
Sam Polesie 表示,医学教育中显然需要更多特应性皮炎患者的图像:
他说:“需要一组现成的图像来显示患者群体中不同类型的特应性皮炎以及对治疗的反应,这些图像可用于医疗保健专业人员、医学生的教育以及患者的教育。”
对患者的教育也是特应性皮炎国际建议和指南的基石。
图像的缺失对于人工智能的发展也很重要,其中机器学习算法需要在大量特应性皮炎图像上进行训练。在不久的将来,这种将湿疹外观与其他相关患者信息相结合的算法可以帮助皮肤科医生为个体患者确定最有效的治疗方案。
这项研究是与 Mikael Alsterholm 合作进行的,Mikael Alsterholm 除了与哥德堡大学和萨尔格伦斯卡大学医院有联系外,还是卡罗林斯卡学院的活跃研究员。
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