Seasonality and global public interest in psoriasis: an infodemiology study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Although patients with psoriasis frequently report seasonal changes in their symptoms, the seasonality of psoriasis has rarely been explored. This study aims to investigate the seasonal pattern of and global public interest in psoriasis using Google search data. Methods Internet search data were collected from Google Trends. Data on the relative search volume (RSV) from January 2004 to December 2018 were retrieved using the term psoriasis. Cosinor analyses were conducted to examine the seasonality of psoriasis using data from two southern hemisphere countries (Australia and New Zealand) and four northern hemisphere countries (USA, Canada, UK and Ireland). Results Overall, searches for psoriasis steadily decreased between 2004 and 2010, and then rose from 2011 to 2018. On cosinor analyses, RSV of ‘psoriasis’ displayed a significant seasonal variation worldwide (p<0.025). Further analyses confirmed the seasonality of psoriasis-related RSV in Australia, New Zealand, USA, Canada, UK and Ireland (p<0.025 for all), with peaks in the late winter/early spring months and troughs in the late summer/early autumn months. The top 11 rising topics were calcipotriol/betamethasone dipropionate, ustekinumab, apremilast, shampoo, eczema, guttate psoriasis, seborrhoeic dermatitis, dermatitis, psoriatic arthritis, atopic dermatitis and arthritis. Conclusion There was a significant seasonal pattern for psoriasis, with peaks in the late winter/early spring and troughs in the late summer/early autumn. Further studies are warranted to confirm the seasonal pattern of psoriasis using clinical data and to explore the underlying mechanisms.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».