Prevalence of rosacea in the general population of Germany and Russia – The <scp>RISE</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an unmet need for general population-based epidemiological data on rosacea based on contemporary diagnostic criteria and validated population survey methodology. OBJECTIVE: To evaluate the prevalence of rosacea in the general population of Germany and Russia. METHODS: General population screening was conducted in 9-10 cities per country to ensure adequate geographic representation. In Part I of this two-phase study, screening of a representative sample of the general population (every fifth person or every fifth door using a fixed-step procedure on a random route sample) was expedited with use of a questionnaire and algorithm based on current diagnostic criteria for rosacea. Of the subjects that screened positive in the initial phase, a randomly selected sample (every third subject) t`hen underwent diagnostic confirmation by a dermatologist in Part II. RESULTS: A total of 3052 and 3013 subjects (aged 18-65 years) were screened in Germany and Russia respectively. Rosacea prevalence was 12.3% [95%CI, 10.2-14.4] in Germany and 5.0% [95%CI, 2.8-7.2] in Russia. The profile of subjects with rosacea (75% women; mean age of 40 years; mainly skin phototype II or III, majority of subjects with sensitive facial skin) and subtype distribution were similar. Overall, 18% of subjects diagnosed with rosacea were aged 18-30 years. Over 80% were not previously diagnosed. Within the previous year, 47.5% of subjects had received no rosacea care and 23.7% had received topical and/or systemic drugs. Over one-third (35% Germany, 43% Russia) of rosacea subjects reported a moderate to severe adverse impact on quality of life. CONCLUSION: Rosacea is highly prevalent in Germany (12.3%) and Russia (5.0%). The demographic profile of rosacea subjects was similar between countries and the majority were previously undiagnosed.
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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 | 0,001 | 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 ».