Epidemiological landscape of androgenetic alopecia in the US: An All of Us cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Androgenetic alopecia (AGA) is extremely prevalent with a multifactorial etiology. MATERIALS: We conducted a cross-sectional study using the All of US (AoU) dataset Sept 2024 to better understand the epidemiology, social determinants and management of AGA. RESULTS: Most males were 20-39 years old and females 60-69 years old. Men typically have an earlier onset of AGA than females. Male AGA is generally managed with finasteride; oral minoxidil is prescribed in younger males. Females are prescribed spironolactone and oral minoxidil with finasteride in post-menopausal females. There was very little dutasteride prescribed. Topical minoxidil is available over the counter and was not evaluated. Early in 2011 there were reports of the Post-Finasteride Syndrome (PFS); subsequently, the finasteride prescription rate fell to about 10-20% of the pre-PFS prescription rate. There was increased reporting for AGA in those who drink, have an annual household income ≥$75,000, and those with a higher level of education. There was also higher reporting of female AGA in those with anxiety and depression. Patients with higher income and education may have less pressing medical concerns enabling them to bring their AGA to the physician's attention. Females in whom the AGA affects their anxiety and depression may seek help for the AGA as a way to address their underlying disorder. CONCLUSIONS: This study provides a snapshot of the epidemiology and management of AGA in the USA. AGA is linked to the social determinants of health; addressing the AGA may help better manage the underlying mental and physical state.
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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 | 0,001 | 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 ».