Prevalence of type 2 inflammatory diseases in pediatric patients with atopic dermatitis: Real-world evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with atopic dermatitis (AD) are considered at increased risk of developing other type 2 inflammatory diseases. However, real-world evidence based on large commercially insured pediatric populations in the United States is scarce. OBJECTIVE: To use a large claims database (IBM MarketScan 2013-2017) in the United States to assess prevalence and incidence of type 2 inflammatory diseases in pediatric patients with AD. METHODS: Pediatric patients with AD were matched 1:1 to patients without AD. Prevalence was assessed for conjunctivitis, rhinitis, urticaria, asthma, eosinophilic esophagitis, and chronic rhinosinusitis/nasal polyps at the 12 months' post-index date (the first AD diagnosis date for patients with AD; a randomly selected outpatient visit for control patients). The incidence of other type 2 inflammatory diseases post-index was assessed among patients 0-2 years of age. RESULTS: A total of 244,776 AD and matched non-AD patients were selected. The prevalence and incidence of type 2 inflammatory diseases were higher among patients with AD. Overall, the prevalence more than doubled for asthma, eosinophilic esophagitis, urticaria, and rhinitis, and increased with AD severity. LIMITATIONS: AD identification was based on billing diagnoses; the observation period was only 12 months; and the study was limited to commercially insured patients. CONCLUSION: The burden of type 2 inflammatory diseases in pediatric patients with AD is substantial, highlighting the need to optimize management of AD and its numerous associated morbidities.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».