Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to assess the relationship between fibromyalgia syndrome (FMS) and vitiligo in Iraqi patients and evaluate the predictors of this relationship, if present. PATIENTS AND METHODS: The case-control study included 100 Iraqi patients (46 males, 54 females; mean age 30.4±14 years; range 15 to 65 years) with vitiligo and 200 age- and sex-matched healthy controls (74 males, 126 females; mean age 30.3±9.4 years; range 15 to 62 years). Baseline characteristics of patients and controls were recorded. The 2012 Canadian Guidelines criteria were used for the diagnosis of FMS and applied to all patients and controls. RESULTS: Prevalence of FMS in vitiligo patients and controls was 12% and 7%, respectively (p=0.15, odds ratio=1.8, 95% confidence interval=0.8-4.08). FMS symptoms in vitiligo patients were fatigue (46%), diffuse body pain (34%), sleep disturbance (33%), cognitive dysfunction (30%), and mood disorders (23%), while visceral involvements were central nervous system (52%), skin (35%), gastrointestinal tract (32%), cardiovascular system- respiratory system (16%), genitourinary tract (8%), and ear nose throat (7%). Of vitiligo patients, FMS was significantly more common among females (22.2%) compared to none among males (0%) (p<0.05). Prevalence of FMS was restricted to female sex only and a significantly higher prevalence rate of FMS was found among female vitiligo patients (22.2%) compared to controls (9.5%). Receiving phototherapy significantly increased the risk of having FMS by 5 times compared to female patients not receiving phototherapy. Use of any steroid reduced the risk of having FMS by 2.5 times (inverse of odds ratio=0.4) among females patients (p>0/05). No significant association was found between FMS in vitiligo patients and age, disease duration, type of vitiligo, use of any immunosuppressant and body mass index (p>0.05). CONCLUSION: Fibromyalgia syndrome was more prevalent in vitiligo patients compared to controls, which was clinically important but statistically not significant. There was a significant association between FMS in vitiligo patients and female sex, severe form of vitiligo, and receiving phototherapy. This may suggest that early diagnosis of FMS in vitiligo patients may help in early treatment and subsequently improve patients' quality of life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».