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Enregistrement W1980245218 · doi:10.2310/6620.2004.04007

Quality of Life of Patients with Allergic Contact Dermatitis: An Exploratory Analysis by Gender, Ethnicity, Age, and Occupation

2004· article· en· W1980245218 sur OpenAlexvenueno aff
Deana L. Kadyk, Sandra Hall, D. Belsito

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEthnic groupQuality of life (healthcare)Affect (linguistics)DistressDemographyGerontologyClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little has been published regarding the impact of gender, ethnicity, age, and occupation on the quality of life (QoL) of patients with allergic contact dermatitis (ACD). OBJECTIVES: This study investigated the relationship between QoL scores for patients with ACD and variables such as gender, ethnicity, age, and occupation. METHODS: Four hundred twenty-eight patients with ACD were mailed a QoL questionnaire modified from Skindex-16 to include an additional five items pertaining to occupational impact. The QoL scores were analyzed to ascertain factors that affect QoL in patients with ACD. RESULTS: The response rate was 35%. Non-Caucasians reported lower QoL scores than did Caucasians within the functioning scale. There were no statistically significant gender-related differences in QoL scores although females reported a higher degree of emotional distress. Younger subjects were more likely to have lower QoL scores within the functioning and occupational scales. Industrial workers reported the worst occupational QoL, followed by office workers. Occupation was the variable that significantly affected the greatest number of survey subjects, followed by age, ethnicity, and gender. CONCLUSIONS: Three of the four variables examined had a significant association with QoL. Non-Caucasians, younger subjects, and industrial workers reported a significantly worse QoL due to ACD. There were no statistically significant gender-related differences in QoL scores.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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