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Enregistrement W4317952800 · doi:10.1093/bjd/ljac140.019

323 Onset of atopic comorbidities relative to atopic dermatitis diagnosis in a real-world setting using an Israeli claims database

2023· article· en· W4317952800 sur OpenAlexaff
Yael A. Leshem, Allan Becker, William W. Busse, Lisa A. Beck, Clara Weil, Moataz Daoud, Robert Lubwama

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisInterquartile rangeAsthmaDiagnosis codePediatricsEpidemiologyCohortPopulationRetrospective cohort studyDatabaseInternal medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patients with atopic dermatitis (AD) are more likely than the general population to have other type 2 associated conditions, for example, asthma, allergic rhinitis (AR) and food allergy (FA).1,2 Classically, the atopic march is thought to begin with AD and progresses to FA, asthma and AR,1,2 but this may be an oversimplification. This study aimed to describe the epidemiology of type 2 associated conditions included in the atopic march among patients newly diagnosed with AD in a large healthcare provider database in Israel. This retrospective cohort study was performed using the Maccabi Healthcare Services database in Israel, which includes over 2.5 million members. Based on the International Classification of Diseases, 9th revision (ICD-9) diagnosis codes, patients with diagnosed AD during 2000–2019 were identified. The earliest AD diagnosis was defined as the index date and patients had to have been enrolled for ≥12 months pre-index to exclude prevalent AD. Diagnosis data were obtained during 1998–2020 to describe the cumulative prevalence of asthma, AR and FA pre- and post-AD diagnosis (−1, 0, 1, 5, 10 and 20 years) using Kaplan–Meier analysis among patients aged <3, 3–5, 6–11, 12–17 and ≥18 years at AD diagnosis. The study included 243,687 patients (51.6% female) with AD. The median (interquartile range) age at AD diagnosis was 4.3 (1.1–22.8) years, with 43.9% and 72.7% of patients diagnosed before age 3 and 18 years, respectively. At AD diagnosis, 28.1% had a prior/concurrent diagnosis of asthma/AR/FA (asthma: 17.1%, AR: 12.8%, FA: 3.4%). Among patients diagnosed with AD at age <3 years, 16.2% had been diagnosed with asthma/AR/FA by/at the time of their AD diagnosis (asthma: 10.6%, AR: 2.2%, FA: 4.9%). In this youngest age group, the cumulative prevalences of asthma/AR/FA were 28.8%, 42.7%, 49.6% and 59.6% within 1, 5, 10 and 20 years post-AD diagnosis. Among patients diagnosed with AD in adulthood, 37.7% had been diagnosed with asthma/AR/FA by/at the time they were diagnosed with AD (asthma: 16.5%, AR: 29.7%, FA: 0.8%). It this oldest age group, the cumulative prevalences of asthma/AR/FA were 40.3%, 46.1%, 50.9% and 57.6% within 1, 5, 10 and 20 years post-AD diagnosis. The results of this real-world analysis are consistent with previous evidence that AD is primarily a childhood-onset disease. The sharpest increase in type 2 associated conditions was seen in the 5 years post-AD diagnosis among patients diagnosed with AD at age <3 years. Most adults newly diagnosed with AD who developed another type 2 associated condition had already done so prior to AD diagnosis, although it is possible that earlier AD diagnoses were not captured. Regardless of age at AD diagnosis, nearly 60% of patients with AD were estimated to have ≥1 of asthma/AR/FA within 20 years of their AD diagnosis.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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