Hyperhidrosis : prevalence, predisposing factors, and psychological comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyperhidrosis (HH) is a disorder in which patient suffers from excessive sweating without any known etiology such as the rise in temperature. Although there have been some epidemiological studies on hyperhidrosis, questions still remain regarding the prevalence of hyperhidrosis and associated demographical, ethnic or geographical factors. Similarly, the association of hyperhidrosis with anxiety and depression has not been systematically investigated. Finally, the relationship between daytime hyperhidrosis and nighttime sweating has not been examined. Methods: One thousand and ten consecutive subjects attending dermatology outpatient clinics in Shanghai Skin Disease Hospital and 1017 subjects in Skin Care Center of Vancouver General Hospital were investigated for this case-control, cross-sectional study after filling out a questionnaire on their presenting concerns, demographical information and mental stress and sweating symptoms. The subjects were then classified to have primary HH subtypes using the criteria of International Hyperhidrosis Society, late onset hyperhidrosis, or no-HH. Then the prevalence of HH and its correlation with anxiety, depression and NS was examined in both single variants and multivariate logistic regression analyses, stratified according to age at examination, sex, ethnicity, presenting diagnosis, BMI, and specific study cities. Results: The prevalence of total HH is very similar in Shanghai and Vancouver (about 18%). Primary HH subtypes have the highest prevalence in those younger than 30 years old, decreasing dramatically in later years. Caucasian subjects are more likely to develop axillary hyperhidrosis compared to Chinese subjects. The prevalence of anxiety and depression was 21.3% and 27.2% in hyperhidrosis patients, respectively, and 7.5% and 9.7% in patients without hyperhidrosis. Among the effects of ethnicity, mental stress symptoms and HH, which are correlated with NS, HH is the most associated factor with NS as more than half of the patients with HH suffer from NS. Conclusion: Prevalence of total HH is similar in different geographical locations. However, certain specific HH subtypes can show great variations according to ethnicity, age, body mass index and sex and based on the severity of sweating. Similar to NS, both anxiety and depression were more prevalent in patients with HH, than those without HH.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».