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Enregistrement W4281688084 · doi:10.1097/der.0000000000000908

General and Skin-Specific Health-Related Quality of Life in Patients With Atopic Dermatitis Before and During the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4281688084 sur OpenAlexvenueno aff
Kamilla Koszorú, K. Hajdu, Valentin Brodszky, Ákos Szabó, Júlia Borza, Katalin Bodai, Györgyi Pónyai, Andrea Szegedi, Miklós Sárdy, Fanni Rencz

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapLEO PharmaMagyar Tudományos AkadémiaSanofiEuroQol Research FoundationBudapesti Corvinus EgyetemInnovációs és Technológiai MinisztériumEli Lilly and Company
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineDermatology Life Quality IndexQuality of life (healthcare)DermatologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severity of illnessDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have investigated health-related quality of life (HRQoL) in patients with atopic dermatitis (AD) during the COVID-19 pandemic. OBJECTIVES: The objectives of this study were to compare HRQoL in adult AD patients before and during the pandemic and to assess measurement performance of 4 HRQoL measures. METHODS: Between 2018 and 2021, a multicenter, cross-sectional survey was conducted, involving 218 adult AD patients. Health-related quality of life outcomes included the EQ-5D-5L, Skindex-16, Dermatology Life Quality Index (DLQI), and DLQI-Relevant (DLQI-R). Severity was measured using objective SCORing Atopic Dermatitis, Eczema Area and Severity Index, and Investigator Global Assessment. RESULTS: The mean ± SD EQ-5D-5L utility, Skindex-16, DLQI, and DLQI-R scores were 0.82 ± 0.22, 56.84 ± 27.46, 13.44 ± 8.46, and 13.76 ± 8.60, respectively. The patients reported more problems during the pandemic ( P < 0.05) regarding pain/discomfort (odds ratio [OR], 1.78), worrying (OR, 1.89), concerns about persistence/reoccurrence of disease (OR, 1.88), and social relationships (OR, 1.69). The HRQoL outcomes showed strong correlations with each other (range of rs , |0.69| to |0.99|). The Skindex-16, DLQI, and DLQI-R were able to discriminate between severity groups with large (η 2 = 0.20-0.23), whereas the EQ-5D-5L with moderate effect sizes (η 2 = 0.08-0.11). CONCLUSIONS: Atopic dermatitis patients experienced significantly more problems in some areas of HRQoL during the pandemic. The EQ-5D-5L, Skindex-16, DLQI, and DLQI-R demonstrated good convergent and known-group validity and can be suitable instruments for HRQoL assessment in clinical and research settings.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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