Characterizing high-burden rosacea subjects: a multivariate risk factor analysis from a global survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To characterize rosacea features suitable for identification of high-burden (HB) subjects in clinical practice.Design: Global online survey with subjects recruited using an online panel from the United States, Canada, Italy, United Kingdom, Germany and France. Subjects self-reported a physician’s diagnosis of rosacea.Measurements: HB subjects were defined as those with ≥3/4 domains (quality of life, lifestyle adaptation, time trade-off, willingness to pay) greater than the median. Group characteristics were analyzed and multivariate-logistic modeling used to investigate factors most associated with HB.Results: 710 subjects completed the survey, including 158 HB subjects. HB was observed in all self-declared rosacea severities. HB subjects were more likely to spend more time daily on skin care and experienced approximately double the impact of health problems on work productivity in the past 7 days (p < .01). In the past 12 months, HB subjects were more likely to have at least one visit to the emergency room (41.8% vs 11.2%; p < .01). In the multivariate risk analysis, factors most associated with HB included rosacea severity, impact of health problems on regular daily activities and age at first symptoms.Conclusion: Rosacea has a distinct subset of HB subjects who can be successfully characterized.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».