Burden of illness, quality of life, and healthcare utilization among patients with herpes zoster in South Korea: a prospective clinical–epidemiological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the herpes zoster (HZ) disease burden, including the severity and duration of HZ-associated pain, its impact on quality of life (QoL), and healthcare resource utilization (HCRU) in a South Korean clinical setting. METHODS: Patients aged ≥50 years were followed prospectively for ≤6 months. Based on the duration of their episode at enrollment, cases were classified as incident (<7 days) or prevalent (≥7 days). HZ pain and discomfort were measured with the HZ Severity of Illness (HZ-SOI) severity-by-duration composite score. RESULTS: One hundred fifty-one patients (69.5% prevalent cases) were enrolled. Prodrome pain was experienced by 68.2% of patients, of whom 95.1% experienced moderate-to-severe pain; post-herpetic neuralgia was experienced by 38.4%. Prevalent disease, higher acute pain, and older age were significant predictors of greater HZ-SOI, while use of antivirals was associated with decreased HZ-SOI. HZ-associated pain was associated with reduced QoL and affected all daily living activities (particularly mood, life enjoyment, general activities, and sleep), resulting in significant HCRU, including primary care doctor, specialist, or physiotherapist consultations, hospitalizations, and emergency department visits. CONCLUSION: Severe morbidity, impaired QoL, and significant HCRU are associated with HZ in South Korea, especially in older patients, supporting the need for early intervention and preventive strategies to reduce the HZ-associated disease burden.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».