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Enregistrement W3028230790 · doi:10.2340/00015555-3510

Prevalence and Incidence of Atopic Dermatitis: A Systematic Review

2020· review· en· W3028230790 sur OpenAlexaboutno aff
Sonya H Bylund, Laura B. von Kobyletzki, M Svalstedt, � Svensson

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyAtopic dermatitisConfidence intervalPediatricsDemographyDermatologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study was to systematically review and analyse epidemiological studies of the prevalence and incidence of atopic dermatitis (AD) during childhood and adulthood, focusing on data from the 21st century. A systematic search of PubMed, EMBASE and Google (manual search) was performed in June 2019, followed by data abstraction and study quality assessment (Newcastle-Ottawa Scale). Cross-sectional and longitudinal epidemiological studies of individuals with AD (doctor-diagnosed or standardized definition) were included. Of 7,207 references reviewed, 378 moderate/good-quality studies were included: 352 on prevalence of AD and 26 on incidence of AD. In the 21st century, the 1-year prevalence of doctor-diagnosed AD ranged from 1.2% in Asia to 17.1% in Europe in adults, and 0.96% to 22.6% in children in Asia. The 1-year incidence ranged from 10.2 (95% confidence interval (95% CI) 9.9-10.6) in Italy to 95.6 (95% CI 93.4-97.9) per 1,000 person-years in children in Scotland. There were few recent studies on incidence of AD in the 21st century and no studies on adults only; most studies were conducted in Europe and the USA. Epidemiological studies on childhood and adulthood AD in different continents are still needed, especially on the incidence of AD during adulthood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0220,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,316
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations488
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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