The epidemiology of onychomycosis: possible role of smoking and peripheral arterial disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onychomycosis is a relatively common condition the aetiology of which appears to be multifactorial, with both genetic and acquired factors being responsible. In our clinical practice we have observed that smokers and individuals with peripheral arterial disease may have an increased prevalence of onychomycosis compared to normal individuals. PATIENTS AND METHODS: Patients attending a vascular clinic in a hospital were asked about a history of smoking and peripheral arterial disease. The lower extremity was assessed for peripheral arterial disease. Material was obtained from toenails for mycological evaluation. RESULTS: Two hundred and fifty-four patients (male 146, female 108; age, mean +/- standard error, 66.6 +/- 0.8 years) were enrolled. Abnormal-appearing nails and onychomycosis were present in 49.2% and 22.4% of patients, respectively. Factors associated with onychomycosis included, increasing age (risk odds ratio [ROR] 1.05, P = 0.002), male gender (ROR 1.7, P = 0.09), smoking (packs per day) (ROR 1.9, P = 0.02) and peripheral arterial disease (ROR 4.8, P = 0.02). CONCLUSIONS: The factors predisposing to the development of onychomycosis are multifactorial. Both smoking (number of packs of cigarettes consumed per day) and peripheral arterial disease are independent predictors of onychomycosis. Awareness of these factors may help in the prevention of onychomycosis and the optimal management of this disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».