An observational cross-sectional survey of rosacea: clinical associations and progression between subtypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have evaluated differences between rosacea subtypes in epidemiological associations and clinical features. The natural history of rosacea is unknown and progression between subtypes has been implied but not formally evaluated. OBJECTIVES: To assess associations between the four rosacea subtypes [erythematotelangiectatic (ETR), papulopustular (PPR), phymatous (PHY) and ocular], including quantitative and qualitative details on primary and secondary features of rosacea. A secondary objective was to evaluate for the potential of progression between subtypes. METHODS: This cross-sectional study recruited subjects with rosacea from Northern Germany and comprised clinical evaluation by a dermatologist and a survey of demographics and onset of rosacea-associated signs and symptoms. RESULTS: A total of 135 subjects with rosacea were enrolled. PHY was more frequently associated with PPR than ETR (P < 0·001). Compared with ETR, PPR was significantly associated with facial burning/stinging (P = 0·001), phymas (P < 0·001) and oedema (P < 0·001); and during flushing episodes, was more frequently associated with burning (P = 0·018), skin tension (P = 0·005) and itching (P = 0·027). ETR was more frequently associated with dry facial skin (P < 0·001). Flushing was reported by 66% and the site most frequently involved was the cheeks (100%). Papulopustules were evanescent in 42% and the sites most frequently involved were the cheeks (80%) and nose (67%). Of those fulfilling criteria for at least two subtypes, 66% developed ETR before PPR; 92% developed ETR before PHY; 83% developed PPR before PHY; and the majority developed cutaneous rosacea-associated features before ocular signs/symptoms. CONCLUSIONS: Significant differences exist between ETR and PPR in rosacea-associated features and in subtype associations. A small proportion of subjects with rosacea may progress between subtypes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».