Können Acne‐inversa‐Patienten ihre Läsionen mit Hilfe eines digitalen Läsionsidentifikationsschemas klassifizieren?

Abstract

Die Acne inversa (Ai) unterscheidet sich stark in ihrer klinischen Ausprägung. In der Literatur werden verschiedene Phänotypen beschrieben, die möglicherweise unterschiedliche Behandlungsmodalitäten erfordern. Ziel dieser Studie ist es, ein validiertes Schema zu entwickeln, das es Ai-Patienten ermöglicht, ihre eigenen Läsionstypen zu identifizieren. Patienten und Methodik: Die entwickelten Schemata für Ärzte und Patienten wurden in eine spezielle Software implementiert. Nach Zustimmung der Patienten dokumentierten die Ärzte die identifizierten Läsionen in der Software. Die Patienten loggten sich anschließend bequem von zu Hause aus in die Patientenversion der Software ein und wählten die Läsionen aus, die sie an sich selbst identifizierten. Anschließend wurde die Korrelation zwischen Fachleuten und Patienten getestet.Ergebnisse: Für sieben Läsionstypen waren die Korrelationskoeffizienten statistisch signifikant. Eine große/starke Korrelation zwischen Patienten und Ärzten bestand für drainierende Fisteln (0,59) und doppelseitige Komedone (0,50). Bei fünf anderen Läsionstypen war die Korrelation mittel/moderat, nämlich bei entzündlichen Knoten (0,37), Abszessen (0,30), Ziehharmonika-/ Brückennarbe (0,45), Epidermalzysten (0,33) und Pilonidalsinus (0,39). Schlussfolgerungen: Ai-Patienten zeigen eine hohe Bereitschaft, ihre Erfahrungen und Daten zu teilen. Daher kann ein Selbstbewertungsschema, wie das entwickelte LISAI, ein wertvolles Instrument sein, um Patientenbefragungen durch die Identifizierung von Läsionstypen zu bereichern, zum Beispiel als Grundlage für die Phänotypisierung.