Cold climate could be an etiologic factor involved in Raynaud's phenomenon physiopathology. Epidemiological investigation from 954 consultations in general practic.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The physiopathology of Raynaud's phenomenon (RP) is not currently fully resolved. The cold seems to be not only an important factor triggering attacks, but also inducing RP. The aims of this study were to assess the prevalence of RP in Nantes urban district, and study the relationship between RP prevalence and cold climate. METHODS: Patients aged between 10 and 80 years old, consulting in five Nantes General Practices, from June 2011 and March 2012, were included. Patients presenting RP underwent a full clinical examination. Subjects not meeting Allen and Brown criteria benefited from at least a dosage of Anti-Nuclear Antibodies and a naifold Capillaroscopy. Climate data provided by French national weather agency allowed establishing an average of observed temperatures during the past five years and correlating them to the observed prevalence. RESULTS: Of 954 patients included, 78 had a RP, for an overall prevalence estimated at 8.2%. The prevalence among women (8.9%) was slightly higher than men (7.3%). Secondary form represented 5.1% of RP. In the RP group, 13 patients were active smokers, mean BMI was 22.3±3.2 kg/m², and only 4 patients were treated by vasoconstrictor therapy. According to French national weather agency, between 2007 and 2011, mean temperature of January in Nantes area was 5.8 °C. CONCLUSION: We confirmed that the lower winter temperatures a region experiences, the higher the prevalence of RP, thus raising the question of the physiopathological role of the cold in the induction or in the revelation of RP.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».