Skin picking disorder: prevalence, correlates, and associations with quality of life in a large sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence suggests that skin picking disorder (SPD) could be a prevalent condition associated with comorbidity and psychosocial dysfunction. However, just a few studies have assessed the prevalence and correlates of SPD in samples from low- and middle-income countries. In addition, the impact of SPD on quality of life (QoL) dimension after multivariable adjustment to potential confounders remains unclear. METHODS: Data were obtained from a Brazilian anonymous Web-based research platform. Participants provided sociodemographic data and completed the modified Skin Picking-Stanford questionnaire, the Hypomania Checklist (HCL-32), the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), the Fagerström Test for Nicotine Dependence, Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT), Symptom Checklist-90-Revised inventory (SCL-90R), early trauma inventory self report-short form, and the World Health Organization quality of life abbreviated scale (WHOQOL-Bref). Associations were adjusted to potential confounders through multivariable models. RESULTS: For our survey, 7639 participants took part (71.3% females; age: 27.2±7.9 years). The prevalence of SPD was 3.4% (95% CI: 3.0-3.8%), with a female preponderance (P<0.001). In addition, SPD was associated with a positive screen for a major depressive episode, nicotine dependence, and alcohol dependence, as well as suicidal ideation. Physical and psychological QoL was significantly more impaired in participants with SPD compared to those without SPD, even after adjustment for comorbidity. CONCLUSIONS: In this large sample, SPD was a prevalent condition associated with co-occurring depression, nicotine, and alcohol dependence. In addition, SPD was independently associated with impaired physical and psychological QoL. Public health efforts toward the early recognition and treatment of SPD are warranted.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».