Epidemiology and associated factors of atopic dermatitis in Malagasy children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the epidemiology and associated factors of childhood AD in the markedly different, low-income, tropical environment like Madagascar. METHODS: We aim to assess the epidemiology and associated factors of AD in individuals fewer than 15 years of age in Antananarivo Madagascar. It was a retrospective and descriptive study over a period of 7 years (2010 to 2016) in children 6 months to 14 years in the Department of Dermatology, Joseph Raseta Befelatanana Antananarivo Madagascar. The diagnosis of AD was based on clinical data. RESULTS: The prevalence of AD was 5.6% in children aged 6 months to 14 years. The details of 151 cases of atopic dermatitis were analyzed. The mean age of patients was 4 years. There was a female preponderance (sex ratio: 0.7). A family history of AD was noted in 56 cases (37%). No association between breast-feeding and AD was found. The age of onset of AD was before the age of 3 months in 7.5% and between 6 months to 5 years in 70%. Children born in March (dry season) had the highest risk of AD. Consultations for AD increased during the winter (from July to October; p = 0.005). However, the prevalence of AD was similar in urban and rural areas. CONCLUSION: Weather may have an impact on the prevalence of atopic dermatitis in Madagascar. No significant correlation was found between the duration of breastfeeding and AD, as well as urbanization.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».