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Enregistrement W3119334612 · doi:10.1016/j.anai.2020.12.020

Atopic dermatitis in the pediatric population

2021· article· en· W3119334612 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan I. Silverberg, S. Barbarot, Abhijit Gadkari, Eric L. Simpson, Stephan Weidinger, Paola Mina‐Osorio, Ana B. Rossi, Lysel Brignoli, Grèce Saba, Isabelle Guillemin, Miriam C. Fenton, S. Auziere, Laurent Eckert

Notice bibliographique

RevueAnnals of Allergy Asthma & Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisLatin AmericansPopulationAsthmaPediatricsDemographyCross-sectional studyEnvironmental healthDermatologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known on the current global prevalence of atopic dermatitis (AD) in the pediatric population. OBJECTIVE: To estimate the real-world global prevalence of AD in the pediatric population and by disease severity. METHODS: This international, cross-sectional, web-based survey of children and adolescents (6 months to <18 years old) was conducted in the following 18 countries: North America (Canada, United States), Latin America (Argentina, Brazil, Columbia, Mexico), Europe (France, Germany, Italy, Spain, United Kingdom), Middle East and Eurasia (Israel, Saudi Arabia, Turkey, United Arab Emirates, Russia), and East Asia (Japan, Taiwan). Prevalence was determined using the following 2 definitions: (1) diagnosed as having AD according to the International Study of Asthma and Allergies in Childhood (ISAAC) criteria and self- or parent-report of ever being told by a physician that they or their child child had AD (eczema); and (2) reported AD based on the ISAAC criteria only. Severity was assessed using the Patient Global Assessment (PtGA) and Patient-Oriented Eczema Measure (POEM). RESULTS: Among 65,661 responders, the 12-month diagnosed AD prevalence (ISAAC plus self-reported diagnosis) ranged from 2.7% to 20.1% across countries; reported AD (ISAAC only) was 13.5% to 41.9%. Severe AD evaluated with both PtGA and POEM was generally less than 15%; more subjects rated AD as mild on PtGA than suggested by POEM. No trends in prevalence were observed based on age or sex; prevalence was generally lower in rural residential settings than urban or suburban. CONCLUSION: This global survey in 18 countries revealed that AD affects a substantial proportion of the pediatric population. Although prevalence and severity varied across age groups and countries, less than 15% had severe AD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
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

Citations445
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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