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Enregistrement W4404455317 · doi:10.25251/skin.8.supp.470

Demographics and Disease Characteristics of Patients with Alopecia Areata with Comorbid Atopic Dermatitis, Vitiligo or Anxiety/Depression: TARGET-DERM AA

2024· article· en· W4404455317 sur OpenAlexaboutno aff
Natasha Atanaskova Mesinkovska, Sven Richter, Claire Bristow, Ahmed M. Soliman, Julie M. Crawford, Keith Knapp, Breda Muñoz, Lara Wine Lee, Michael Chapman, Amy S. Paller, Benjamin Ungar, Maria Hordinsky

Notice bibliographique

RevueSKIN The Journal of Cutaneous Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCastle BiosciencesGaldermaIncyteSanofiPfizerConcert PharmaceuticalsEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésAlopecia areataVitiligoAtopic dermatitisDermatologyDemographicsDepression (economics)MedicineAnxietyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Alopecia areata (AA) is a chronic autoimmune disease. Common AA comorbidities include atopic dermatitis (AD), vitiligo, anxiety and depression (AnxDep). TARGET-DERM AA is an ongoing longitudinal, real-world study of United States and Canadian AA patients. The purpose of this analysis is to assess characteristics among AA patients with and without the above comorbidities. Methods At enrollment (December 2021-June 2024), patients reported outcomes (including comorbidities, Patient Global Impression of Severity-AA, and clinician-reported outcome measures: Severity of Alopecia Tool, Measure for Eyebrow/Eyelash Hair Loss). Characteristics were compared across subgroups. Results Of the 267 AA patients with completed patient questionnaires at enrollment, 61.4% were female; 24.4% were aged <12 years, 13.7% 12-17, and 61.7% 18 or older. Overall, 21.0% self-reported an AD diagnosis (19.7% of pediatric, 11.1% of adolescent, and 25.4% of adult AA patients), 7.1% vitiligo (7.0% of pediatric, 3.7% of adolescent, and 8.5% of adult AA patients) and 44.9% AnxDep (21.1% of pediatric, 40.7% of adolescent, and 58.5% of adult AA patients). 42.1% of patients with comorbid vitiligo had severe AA disease (SALT>50) and 27.8% patients without comorbid vitiligo had SALT>50. 28.6% of those with comorbid AD had SALT>50 compared to 28.9% of those not reporting AD, with 30.0% of AnxDep and 27.9% of non-AnxDep having SALT>50, all p>0.2. 42.1% of patients with comorbid vitiligo reported PGIS-AA ‘severe/very severe’ disease, with 41.1% of patients with comorbid AD and 42.5% of patients with comorbid AnxDep reporting severe/very severe AA disease, all numerically higher than patients without comorbid vitiligo (36.3%), AD (35.6%), and AnxDep (31.9%), all p>.07. Among those with and without vitiligo, 42.1% vs 37.9% had eyebrow involvement, 36.8% vs 30.2% eyelash; considering AD, 35.7% vs 38.9% had eyebrow involvement, 28.6% vs 31.3% eyelash; for AnxDep 39.2% vs 37.4% had eyebrow involvement, 30.8% v 30.6% eyelash, all p>0.5. Discussion In this real-world cohort of AA patients, the presence of specific comorbidities was not associated with statistically significant differences in clinician reported AA severity, eyebrow or eyelash involvement. Comorbid AnxDep was associated with increased patient-reported AA disease severity. Additional research characterizing how dermatologic and psychiatric comorbidities impact health-related quality of life and patient burden has the potential to inform management decisions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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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