Prevalence of Musculoskeletal Symptoms in Patients With Hidradenitis Suppurativa and Associated Factors: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of and factors associated with musculoskeletal (MSK) symptoms in patients with hidradenitis suppurativa (HS) have yet to be elucidated. Given the association between HS and inflammatory comorbidities, understanding the burden of MSK symptoms in patients with HS is crucial for patient-centered care. Our objective was to describe the prevalence of and factors associated with MSK symptoms in patients with HS. A cross-sectional study of 78 consecutive patients recruited between November 2021 and February 2023 with a dermatology-confirmed diagnosis of HS, irrespective of MSK symptoms, was performed. The average age of participants (n=78) was 37 (SD 12.2) years, and the average age at symptom onset was 23 (SD 12.1) years; 54% (n=42) of participants identified as women, and 46% (n=36) as men. The most common comorbidities included depression (n=17, 22%) and preexisting arthritis (n=12, 16%). Approximately 24% (n=18) of participants reported prolonged morning stiffness. In a multivariate regression, depression was significantly associated with morning stiffness (odds ratio [OR] 6.1, 95% CI 1.4-26.1; P=.02), while female sex was significantly associated with arthralgia (OR 19.1, 95% CI 1.6-235.2; P=.02). Every patient with depression reported arthralgia. We highlight the high prevalence of MSK symptoms among patients with HS and note the interplay between depression and MSK symptoms, with each one potentially contributing to the other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».