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Enregistrement W4401435885 · doi:10.1093/bjd/ljae266.036

657 - Impact of pruritus on patient fatigue: a case-control study

2024· article· en· W4401435885 sur OpenAlexaff
Luis F. Andrade, Zaim Haq, Parsa Abdi, Michael J. Diaz, Gil Yosipovitch

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisDermatology Life Quality IndexQuality of life (healthcare)Internal medicineOdds ratioDepression (economics)CohortItchingDiseaseDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pruritus, either as a chronic standalone disease or secondary to inflammatory skin disease, can have a very detrimental effect on the overall quality of life for patients suffering from intense itch, particularly on patients suffering from atopic dermatitis. Symptoms of itching have a reported association with worsened quality of life across various psychological and social domains, including fewer periods of rest and reduced sleep quality. While prior studies have been made to determine the relationship between both fatigue and pruritus combined on systematic disease severity, there is limited data on how the prevalence of pruritus directly correlates with the prevalence of fatigue. Objective We utilized the AoU database to perform a nested case-control study to determine the impact of pruritus on patient-reported fatigue. Methods Within this database, patients experiencing pruritus (chronic pruritus, chronic pruritus of unknown origin (CPUO), prurigo nodularis, psoriasis, and atopic dermatitis) were identified and matched to four controls using nearest neighbor propensity-score matching, with sex, age, and race/ethnicity. Comparative analyses between pruritus cases and controls were performed utilizing the Fisher's exact test for categorical variables and the unpaired t-test for continuous variables. Logistic regression models were developed to calculate the odds ratio (OR) of having pruritus (SNOMED: 279333002, ICD10CM-L29), and developing fatigue (SNOMED: 84229001, ICD10CM-R53.83), with covariates including age, race/ethnicity, sex, income, education, anxiety, and depression. A significance level was set at P<0.05, and 95% confidence intervals were developed using the Wald method. Results From the cohort with accessible electronic health records (EHR) in 91,212 controls and 22,803 cases of pruritus were identified (mean age 59.91 [standard deviation: 15.95], 63.57% female). Patients afflicted with pruritus demonstrated a noticeably elevated prevalence of fatigue (40.81%) compared to the control group (22.06%). After adjusting for demographics and other covariates in multivariable analysis, chronic pruritus remained significantly associated with fatigue, with a multivariable adjusted odds ratio (aOR) of 1.56 (95% CI 1.16-2.07. In-depth analysis revealed that specific pruritic conditions exhibited strong associations with fatigue, namely, CPOU (aOR 2.27, 95% CI 1.35-3.82), prurigo nodularis (aOR 2.21, 95% CI 1.87-2.61), and atopic dermatitis (Aor 2.05, 95% CI 1.97-2.13). Conclusion Our study provides a quantitative measure of pruritus’ impact on the prevalence of patient-reported fatigue across many pruritic conditions, including atopic dermatitis. This two-fold increase in fatigue in patients with itch further emphasizes the clinical importance of understanding the impact of pruritus on patient quality of life.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,300 · 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
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