Facial atopic dermatitis may be exacerbated by masks: insights from a multicenter, teledermatology, prospective study during COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with atopic dermatitis (AD) display a defective skin barrier, consequently they may experience inflammatory flares with different exposures, including masks. Actually, beside scattering case reports, no study focused on the possible AD flaring due to masks. METHODS: In this multicenter prospective study AD patients with facial manifestation were followed with teledermatology and evaluated by two board-certified dermatologists at the baseline (T0) and after 1 month (T1) in which patients started to wear masks >6 hours per day. Demographics and clinical parameters, included and not limited to Eczema Area and Severity Index (EASI) and Dermatology Life Quality Index (DLQI), were carefully collected and analyzed. RESULTS: We enrolled 57 AD patients (M/F 28/29, 33.91±12.26 years old) that wore surgical masks (38 [66.7%]), community masks (11 [19.3%] and N95 (8 [14.0%]). Both DLQI and EASI increase during the time period (P<0.0001). DLQI variation was not influenced by age, BMI, and gender, mask type used and AD therapy (P=0.99), whilst EASI variation was significantly influenced by BMI, gender, and therapy (P=0.004). CONCLUSIONS: Mask wearing may prove detrimental to patients with atopic eczema and the same may not necessarily be the case for asthma patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».