MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400125530 · doi:10.1093/bjd/ljae090.151

BH04 A global survey to assess practice of laboratory testing in alopecia areata by hair specialists

2024· article· en· W4400125530 sur OpenAlexfundno aff
Cathal O’Connor, Leila Asfour, Laita Bokhari, George Cotsarelis, C. Cotter, Brittany G. Craiglow, Lara Cutlar, Rachita Dhurat, Ncoza C. Dlova, Isabella Doche, Jeff Donovan, Samantha Eisman, Daniel Fernandes Melo, Matthew Harries, Maria Hordinsky, Ahmed Kazmi, Brett King, Nekma Meah, Manabu Ohyama, Julya Ovcharenko, Rodrigo Primez, Bianca Maria Piraccini, Lidia Rudnicka, David Saceda Corralo, Jerry Shapiro, Rod Sinclair, Blake E. Smith, Michela Starace, Sérgio Vañó-Galván, Kevin Lei Wang, Katherine York, Ian A. McDonald, Dmitri Wall

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChangi General HospitalNYU Grossman School of MedicineUniwersytet WarszawskiVictoria UniversityUniversità di BolognaUniversidade de São PauloUniversity of PennsylvaniaInyuvesi Yakwazulu-NataliYork UniversityWarszawski Uniwersytet MedycznyUniversity of MinnesotaYale University
Mots-clésAlopecia areataMedicineHair lossDermatologySubspecialtyDiseaseAlopecia universalisThyroid diseaseFamily medicinePediatricsInternal medicineThyroid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alopecia areata (AA) is a common, immune-mediated, nonscarring alopecia associated with increased risk of other autoimmune conditions such as thyroid disease. Risk of cardiovascular disease in AA is contentious, but is relevant in the era of Janus kinase (JAK) inhibitor therapy. Rarely, nutritional deficiency and infective disorders, such as syphilis, can mimic AA. International guidelines, including those issued by the British Association of Dermatologists, recommend that investigations are unnecessary when patients are asymptomatic for other conditions. Despite guidelines, there is diversity among experts in AA with respect to laboratory investigation, which this study aimed to describe. Thirty dermatologists specializing in hair disorders from 14 countries and six continents contributed to development of a survey to investigate variation in expert practice regarding laboratory testing in AA. The survey was distributed via Google Forms among expert hair networks globally. Of 130 dermatologists, 73.1% (n = 95) had a subspecialty interest in hair disorders. Almost all (87.7%, n = 114) saw both children and adults with AA. There was a global spread, with 41.5% (n = 54) from Europe, 23.1% (n = 30) from Asia and 13.8% (n = 18) from Africa. For one-quarter (26.4%) of respondents, hair loss disorders represented > 50% of their patients. Almost two-thirds (63.8%) did not perform anthropometry, while 66.2% used the Severity of Alopecia Tool and 39.2% used the Dermatology Life Quality Index. Over half (51.5%) routinely or always performed screening bloods for coexisting autoimmune illness (e.g. thyroid disease or coeliac disease), 39.2% routinely performed screening bloods for contributory conditions (e.g. nutritional deficiencies or endocrine disease), and 18.6% routinely screen for alternative diagnoses (e.g. syphilis) in all patients with AA. Regarding the identification of comorbidities, 70.8% routinely ordered thyroid testing, 65.4% ordered full blood counts, and 46.9% requested liver function testing. Before starting conventional systemic therapy (e.g. ciclosporin or methotrexate), 80.8% ordered full blood counts, 79.2% liver function, 73.8% renal function, 66.7% hepatitis B and C serology, 57.7% HIV testing, and 53.1% lipid testing. Before starting JAK inhibitors, 89.8% ordered full blood counts, 88% liver function tests, 73.8% renal function tests, 67.7% hepatitis B and C serology, 65.4% tuberculosis testing, 62.3% lipid testing, and 56.2% HIV testing. Three-monthly monitoring was conducted by 59.4%. This study identifies that real-world practice among AA experts (who may see more severe or complex AA) is variable with respect to laboratory testing, and that a renewed discussion is warranted in this regard.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of DermatologyMême sujetHair Growth and DisordersTravaux en français237 207