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Enregistrement W4386307535 · doi:10.1089/derm.2023.0191

Prayer-Related Dermatoses in Muslims

2023· review· en· W4386307535 sur OpenAlexvenueno aff
Yousef Salem, Syed Minhaj Rahman, Mojahed Shalabi, Aamir Hussain

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrayerDermatologyTraditional medicineReligious studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prayer rituals are an integral part of the daily lives of Muslims worldwide. This comprehensive review aims to explore the common dermatoses associated with prayer among Muslims and provide insights for dermatologists to facilitate accurate diagnosis and reduce unnecessary investigations. A systematic literature search returned 367 published articles, of which 21 met the inclusion criteria. Friction-induced dermatitis was the most frequently reported dermatosis, primarily affecting the forehead, knees, dorsum of the feet, and lateral malleoli. Friction-related marks often present as hyperpigmented lichenified plaques, and are more common in elderly individuals and males. Cases of contact dermatitis and fungal infections were also reported. Allergic contact dermatitis was linked to perfume application before Friday prayers, whereas fungal infections were attributed to increased water retention between toe webs, possibly related to communal ablution and prayer areas. Awareness of these prayer-related dermatoses enables dermatologists to provide holistic care for diverse populations and targeting specific interventions with respect for patients' religious beliefs. For example, Muslim patients with symptomatic frictional dermatoses may benefit from use of padded prayer rugs, especially diabetic patients whose lesions carry an increased risk of progressing to neuropathic ulcers.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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