The Association between Fatigue and Adult Atopic Dermatitis: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is currently limited insight into the broader impact of atopic dermatitis (AD) on mental health. Although studies indicate that AD patients may experience fatigue, no study has so far examined fatigue in more granular detail, for example, occurrence of general fatigue, physical fatigue, reduced activity, reduced motivation, and mental fatigue, or correlated fatigue measures with AD severity and symptoms intensity. Objectives: To examine fatigue subtypes and their prevalence in adults with AD, as well as their possible association with AD severity. Methods: A survey was conducted in adults with AD who had been managed in a hospital setting. The Patient-Oriented SCORing Atopic Dermatitis was used to determine AD severity. Patient reported outcomes, including multidimensional fatigue inventory, were included. Results: Data from 2729 adults with AD were analyzed. The total and individual fatigue scores increased consistently with lower socioeconomic scores, higher AD severity, Dermatology Life Quality Index, itch, pain, and sleep scores. Increased fatigue scores were associated with AD severity in adjusted analyses. Conclusions: Among adults with AD, fatigue scores increased with disease severity as well as intensity of AD symptoms. Fatigue is a hitherto underappreciated symptom of AD that clinicians should be cognizant about.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».