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Enregistrement W3165667876 · doi:10.1111/ijd.15671

Hidradenitis suppurativa in East and Southeast Asian populations: a systematic review and meta‐analysis

2021· review· en· W3165667876 sur OpenAlexaff
Ryan Gotesman, Charles Q. Choi, Afsáneh Alavi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHidradenitis suppurativaMeta-analysisButtocksAxillaObservational studyMEDLINEDermatologyInternal medicineSurgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin condition that presents with recurrent inflammatory nodules and draining tunnels in the skin. Most HS studies have focused on Western populations, and the understanding of how HS characteristics differ in specific Asian ethnicities is poor. We conducted the first systematic review and meta-analysis to characterize HS patients from East and Southeast Asia. PubMed, Embase, and Ovid MEDLINE databases were searched from inception to June 12, 2020. English-language case-series, cross-sectional, observational, and randomized controlled trial studies investigating HS in East and Southeast Asian populations were screened by titles, abstracts, and articles in duplicate. Of 136 citations, 10 studies were included in the meta-analysis. Data on gender distribution, lesion distribution in the axilla and gluteal regions, and family history were extracted in duplicate. A random effects model was used for the meta-analysis. A total of 30,125 HS patients were included in the analysis. Most patients were male (66%, 95% CI = 60-72%). About half of Asian patients with HS develop lesions in the axilla (52%, 95% CI = 33-72%) and the buttocks (48%, 95% CI = 38-57%). Only a small subset had positive family history of HS (5%, 95% CI = 2-8%). We report an up-to-date characterization of HS in East and Southeast Asian populations and highlight differences in their Western counterparts. These results will hopefully improve understanding for how HS may manifest, lead to more personalized treatments for Asian patients with HS, and usher in a proper patient-centered approach to treating the disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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