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Enregistrement W2920674058 · doi:10.1111/bjd.17853

Different definitions of atopic dermatitis: impact on prevalence estimates and associated risk factors

2019· review· en· W2920674058 sur OpenAlexaff
Toshinori Nakamura, Sadia Haider, Silvia Colicino, Clare Murray, John W. Holloway, Angela Simpson, Paul Cullinan, Adnan Čustović

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineEnvironmental healthDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is no objective test that can unequivocally confirm the diagnosis of atopic dermatitis (AD), and no uniform clinical definition. OBJECTIVES: To investigate to what extent operational definitions of AD cause fluctuation in the prevalence estimates and the associated risk factors. METHODS: We first reviewed the operational definitions of AD used in the literature. We then tested the impact of the choice of the most common definitions of 'cases' and 'controls' on AD prevalence estimates and associated risk factors (including filaggrin mutations) among children aged 5 years in two population-based birth cohorts: the Manchester Asthma and Allergy Study (MAAS) and Asthma in Ashford. Model performance was measured by the percentage of children within an area of clinical indecision (defined as having a posterior probability of AD between 25% and 60%). RESULTS: We identified 59 different definitions of AD across 45 reviewed studies. Of those, we chose four common 'case' definitions and two definitions of 'controls'. The prevalence estimates using different case definitions ranged between 22% and 33% in MAAS, and between 12% and 22% in Ashford. The area of clinical indecision ranged from 32% to 44% in MAAS and from 9% to 29% in Ashford. Depending on the case definition used, the associations with filaggrin mutations varied, with odds ratios (95% confidence intervals) ranging from 1·8 (1·1-2·9) to 2·2 (1·3-3·7) in MAAS and 1·7 (0·8-3·7) to 2·3 (1·2-4·5) in Ashford. Associations with filaggrin mutations also differed when using the same 'case' definition but different definitions of 'controls'. CONCLUSIONS: Use of different definitions of AD results in substantial differences in prevalence estimates, the performance of prediction models and association with risk factors. What's already known about this topic? There is no objective test that can unequivocally confirm the diagnosis of atopic dermatitis (AD) and no uniform clinical definition. This results in different definitions utilized in AD studies, raising concerns on the generalizability of the results and comparability across different studies. What does this study add? This study has shown that different definitions of 'cases' and 'controls' have major impacts upon prevalence estimates and associations with risk factors, including genetics, in two population-based birth cohorts. These findings suggest the importance of developing a consensus on AD definitions of both 'controls' and 'cases' to minimize biases in studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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