<i>Malassezia</i> specific IgE in head and neck dermatitis of eczema: A systematic review & meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck atopic dermatitis (HNAD) is a subtype of atopic dermatitis (AD), a common inflammatory skin condition with a distinctive clinical appearance. Malassezia spp., a predominant skin yeast, is considered to exacerbate HNAD. In this study, we investigate the prevalence of Malassezia-specific IgE among HNAD patients. A comprehensive search was performed for observational studies analysing the association between Malassezia-specific IgE and HNAD. This study was performed according to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses 2020 checklist and quality was assessed via the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Fourteen observational studies (840 patients) were included in the analysis. 58% of HNAD patients were male (95% CI: 45.2-69.7). Overall prevalence of Malassezia-specific IgE among HNAD patients was 79.3% (95% CI: 57.5-91.5). Prevalence of Malassezia-specific IgE among HNAD patients varied significantly between geographical regions (p = 0.0441), with 88% in non-Asian regions (95% CI: 61.06-97.17) and 54.73% in Asian regions (95% CI: 34.36-73.63). Malassezia-specific IgE prevalence among HNAD patients varied significantly among studies of higher and lower NOS quality score (p = 0.0386), with 95.42% in studies with NOS ≥7 (95% CI: 63.54-99.60) and 58.05% in studies with NOS <7 (95% CI: 41.44-73.01). Malassezia-specific IgE prevalence among HNAD patients did not vary significantly between more and less predominant Malassezia species (p = 0.1048). Malassezia spp. plays a crucial role in the pathogenesis of HNAD, and IgE anti-Malassezia antibodies appeared to be a common marker for HNAD. Understanding the pathophysiology of Malassezia in HNAD can help develop more targeted therapeutic approaches in managing AD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle