Diagnosing atopic dermatitis in infancy: Questionnaire reports vs criteria‐based assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persisting atopic dermatitis (AD) is known to be associated with more serious allergic diseases at later ages; however, making an accurate diagnosis during infancy is challenging. We assessed the diagnostic performance of questionnaire-based AD measures with criteria-based in-person clinical assessments at age 1 year and evaluated the ability of these diagnostic methods to predict asthma, allergic rhinitis and food allergies at age 5 years. METHODS: Data relate to 3014 children participating in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) Study who were directly observed in a clinical assessment by an experienced healthcare professional using the UK Working Party criteria. The majority (2221; 73.7%) of these children also provided multiple other methods of AD ascertainment: a parent reporting a characteristic rash on a questionnaire, a parent reporting the diagnosis provided by an external physician and a combination of these two reports. RESULTS: Relative to the direct clinical assessment, the area under the Receiver Operating Characteristic curve for a parental report of a characteristic rash, reported physician diagnosis and a combination of both were, respectively, 0.60, 0.69 and 0.70. The strongest predictor of asthma at 5 years was AD determined by criteria-based in-person clinical assessment followed by the combination of parental and physician report. CONCLUSIONS: These findings suggest that questionnaire data cannot accurately substitute for assessment by experienced healthcare professionals using validated criteria for diagnosis of atopic dermatitis. Combining the parental report with diagnosis by a family physician might sometimes be appropriate (eg to avoid costs of a clinical assessment).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle