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Enregistrement W4391976041 · doi:10.5114/pja.2023.134244

Vitiligo: concomitant autoimmune and allergic diseases

2024· article· en· W4391976041 sur OpenAlexaboutno aff
Marcelina Kądziela, Anna Woźniacka, Elżbieta Dziankowska–Zaborszczyk, Magdalena Kutwin

Notice bibliographique

RevueAlergologia Polska - Polish Journal of Allergology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitiligoConcomitantMedicineAllergyAutoimmune diseaseImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction:The aim of the study was to determine its epidemiology and clinical aspects.Vitiligo is a chronic skin condition caused by progressive cutaneous hypomelanosis.Aim: As considerable progress has been made in understanding of the pathogenesis of vitiligo and its classification as an autoimmune disease, the paper pays particular attention to coexisting autoimmune or atopic diseases. Material and methods:The study included 55 patients attending the Diagnostic and Treatment Center of Skin Diseases in Lodz.Data were collected during outpatient dermatological consultation.Results: The most common type of vitiligo was nonsegmental (85.5%) followed by segmental (12.7%) and unclassified (2.1%).The first skin lesions were mostly located on the hands (45.5%) and face (38.2%).Older patients with higher body mass index tended to demonstrate a higher body surface area.Of the patients, 63.6% demonstrated an autoimmune or atopic comorbidity, the most common of which were type 1 diabetes mellitus (18.2%), psoriasis (16.4%) or Hashimoto's thyroiditis (14.5%).Location on the face was associated with a significantly greater incidence of autoimmune or atopic co-morbidities.Conclusions: A facial location may serve as a predictive factor for other autoimmune or atopic diseases in vitiligo patients.Determining clinical factors in vitiligo patients which could be associated with a higher risk of autoimmune comorbidities may allow for their early diagnosis and suitable treatment.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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