Management and Genetics of Alopecia Areata within the USA: A Cross-Sectional Study of All of Us
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Alopecia areata (AA) is a difficult to treat and appearance altering disorder affecting up to 2% of people during their lifetime. Understanding current management trends will help in improving patient outcomes. The aim of this study was to determine the impact of comorbid disorders and demographic factors on the management of AA and determine the influence of previously discovered genetic factors in different ethnic groups. Methods: We used the All of Us controlled dataset (version 7) and examined electronic health record and genomic data from 206,173 participants in a retrospective cross-sectional study conducted in outpatients in the USA. Results: We found that AA patients with comorbid atopic dermatitis, psoriasis, and vitiligo were more likely to have been prescribed topical corticosteroids. Patients that were not of European/Caucasian ancestry were less likely to be prescribed any type of corticosteroid. We also found that specific genetic variations (single nucleotide polymorphisms) that increased or decreased risk in European/Caucasian participants did not necessarily have the same effect in other ethnicities (Hispanics and blacks). Conclusion: This work has helped uncover the state of AA care within the USA and has identified access to healthcare inequities in different ethnic populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».