Patient Characteristics, Diagnostic Testing Utilization, and Antifungal Prescribing Pattern for Onychomycosis in the USA: A Cohort Study Using DataDerm, 2016–2022
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
Introduction: Onychomycosis is a complex nail disease that is commonly seen in daily practice. Methods: Electronic health records of clinically diagnosed onychomycosis patients were extracted using DataDerm - a dermatology data registry hosted by the American Academy of Dermatology - spanning from the year 2016 to 2022. Results: Regardless of age, an increasing trend in patient volume was observed in the Southern US region, which accounted for 50.7-56.9% of onychomycosis patients in 2022. A coinfection of tinea pedis was present among 15.6-22.5% of patients. Diagnostic testing was infrequently utilized with less than one-quarter of patients having a histopathologic examination (12.7-21.9%) followed by fungal culture (5.5-8.2%) and direct microscopic examination (3.3-6.0%). Treatments were infrequently prescribed, accounting for less than one-quarter of patients (orals, terbinafine: 20.8-29.1%, fluconazole: 12.9-16.5%; topicals, efinaconazole: 3.2-13.8%); over 30% of treated patients received a combination regimen or experienced switching of treatments. Prescribing patterns did not significantly differ in vulnerable patient groups such as elderly patients and in patients with concomitant tinea pedis. Patients receiving a topical and/or oral antifungal prescription were frequently not tested to confirm the onychomycosis diagnosis (76.9%). Conclusion: Our findings add to a growing body of literature calling for the improvement of onychomycosis management practices.
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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 | 0,001 |
| 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 découle