The Multidimensional Burden of Atopic Dermatitis Among Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Atopic dermatitis (AD) is long term and burdensome. Studies investigating disease burden in adults are limited in scope with gaps in understanding of the adult patient lived experience. Objective: To describe the multidimensional burden of AD among mainly US adults. Design, Setting, and Participants: This survey study for an externally led patient-focused drug development meeting with the US Food and Drug Administration on adult patients with AD was conducted between August 1, 2019, and October 11, 2019. Data were analyzed betwean March 26, 2021, and June 29, 2021. Main Outcomes and Measures: We used multivariable ordinal regression to assess associations between demographic and clinical variables and patient-reported overall AD impact scores (ordinal scale from 1 [no impact] to 5 [significant impact]). Results: Among 1065 survey respondents, 114 (11%) were aged 18 to 24 years, 235 (22%) were 25 to 34 years, 242 (23%) were 35 to 50 years, 288 (27%) were 51 to 64 years, and 186 (17%) were aged 65 years or older; 881 (83%) were women. Four hundred eighty-nine (46%) participants reported low-moderate AD impact scores (2-3), 544 (51%) reported high-significant impact scores (4-5), whereas 32 (3%) reported no association of AD with disease burden (impact score, 1). Variables strongly associated with overall impact scores were current AD severity (moderate: OR, 4.13; 95% CI, 2.94-5.79; severe: OR, 13.63; 95% CI, 8.65-21.50 vs mild), and time spent managing AD (11-20 hours: OR, 2.67; 95% CI, 1.77-4.03, ≥21 hours: OR, 5.34; 95% CI, 3.22-8.85, vs <5 hours). Conclusions and Relevance: In this survey study, AD severity and time spent managing symptoms showed the strongest associations with disease burden. This analysis highlights the multidimensional burden of AD in adults and emphasizes the need for more effective treatment strategies that reduce the time patients spend managing their AD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle