New Aspects of Itch Pathophysiology: Component Analysis of Atopic Itch Using the ‘Eppendorf Itch Questionnaire’
Notice bibliographique
Résumé
Itch represents a leading symptom in dermatological practice with many psychophysiological aspects. Instruments for qualitative registration of these central nervous factors and evaluation of therapeutic measures are still missing. We analyzed in detail the subjective itch sensation in 108 patients with acute atopic eczema with a new questionnaire developed in analogy to the McGill pain questionnaire. The descriptors with the highest load in atopic itch and the most frequent reaction patterns in atopic eczema patients were identified. Itch intensity (mean VAS 62%) and eczema severity (SCORAD mean 41 points) showed a different frequency distribution pattern with a correlation of r = 0.33 (p < 0.05). Principal component analysis of the itch questionnaire data was performed and compared with the standardized SCORAD severity index for the patients with atopic eczema. Three main factors of atopic itch explained 58% of the total variance: (1) 'suffering' (correlation with SCORAD, r = 0.6); (2) 'phasic intensity' (correlation with SCORAD, r = 0.4), and (3) 'ecstatic' component (associated with certain active reaction patterns). In conclusion, the complete description of itch has to consider different factors, which may be described on a more general level by three main components. Two of these are correlated with objective criteria of disease activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».