The prevalence of unsuspected onychomycosis and its causative organisms in a multicentre Canadian sample of 30 000 patients visiting physicians' offices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onychomycosis is difficult to treat and a concern for many patients. Prevalence estimates of onychomycosis in North American clinic samples have been higher than what has been reported for general populations. OBJECTIVE: A large, multicentre study was conducted to estimate the prevalence of toenail onychomycosis in the Canadian population. METHODS: Patients were recruited from the offices of three dermatologists and one family physician in Ontario, Canada. Nail samples for mycological testing were obtained from normal and abnormal-looking nails. This sample of 32 193 patients includes our previous published study of 15 000 patients. RESULTS: Abnormal nails were observed in 4350 patients. Of these, the prevalence of culture-confirmed toenail onychomycosis was estimated to be 6.7% (95% CI, 6.41-6.96%). Following sex and age adjustments for the general population, the estimated prevalence of toenail onychomycosis in Canada was 6.4% (95% CI, 6.12%-6.65%). The distribution of fungal organisms in culture-confirmed onychomycosis was 71.9% dermatophytes, 20.4% non-dermatophyte moulds and 7.6% yeasts. Toenail onychomycosis was four times more prevalent in those over the age of 60 years than below the age of 60 years. CONCLUSION: The present data highlights that onychomycosis may be a growing medical concern among ageing patients.
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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 ».