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Enregistrement W4223970483 · doi:10.1111/wrr.13015

Quality‐of‐life of people with keloids and its correlation with clinical severity and demographic profiles

2022· article· en· W4223970483 sur OpenAlexaboutno aff
Sakshi Sitaniya, Dharshini Subramani, Avinash Jadhav, Yugal Kishor Sharma, Mahendra Singh Deora, Aayush Gupta

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKeloidItchingQuality of life (healthcare)Dermatology Life Quality IndexSeverity of illnessDermatologyPhysical therapyInternal medicinePsoriasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the impairment of quality of life (QoL) in individuals with keloids is profound, it has neither been well quantified nor correlated with severity in people with skin of colour. This cross-sectional, questionnaire-based study comprised 110 patients with keloid(s). A physician measured the severity of keloids using the Vancouver Scar scale and impairment of QoL using the patient-filled Hindi version of Dermatology Life Quality Index questionnaire. The relationship among QoL and severity score as well as with components of demographic data was analysed using SPSS. Our study found the severity of keloid(s) to be moderately but significantly correlated with the QoL of its sufferers. Individuals with multiple keloids were found to be significantly younger than those with solitary ones. Itching, pain, along with restricted mobility significantly impacted the QoL as well as severity of keloids. Individuals who had undergone prior treatment were found to have a worse QoL than the treatment naive. Recurrence was found to be associated with lower scar severity, multiple keloids, and younger age. Increasing age, though associated with greater scar severity, lacked any relationship with the QoL. Our study also found that individuals with bigger keloids sought treatment earlier and more often. Hyperpigmented keloid(s), more common in individuals with skin of colour, were associated with a significantly worse QoL and a higher scar severity.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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