COLLAB: A Global Survey of Clinical and Laboratory Assessment in Alopecia Areata by Hair Specialists
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Alopecia areata (AA) is a common non‐scarring alopecia. Data continue to emerge on associations with autoimmune and other conditions. Janus kinase inhibitors (JAKi) are increasingly used to treat AA. Objectives The aim was to assess variation in laboratory testing in patients with AA among hair experts internationally and to compare subspecialized clinical practice to current guidelines. Methods Thirty hair experts from 14 countries and six continents contributed to develop a 24‐item survey collecting demographic information on respondents; methods of severity assessment; and laboratory testing practices in AA for mimics, contributory factors, associations, and workup for systemic therapy. The survey was distributed to a global network of expert hair specialists. Results Of 214 respondents, 79.9% (171/214) had special interest/expertise in hair loss disorders, and 35.5% ( n = 76) were based in Europe. Most cared for both adults and children (87.9%, n = 188). For clinical assessment, almost two‐thirds (63.6%, n = 136) used the Severity of Alopecia Tool and 38% ( n = 84) used the Dermatology Life Quality Index. Only 24.3% ( n = 52) typically tested for alternative infectious or inflammatory diagnoses, 39.7% ( n = 85) typically tested for contributory conditions such as nutritional deficiencies, and 50.9% ( n = 109) typically tested for co‐existent autoimmune illnesses. Thyroid function testing was routinely performed in 73.4% ( n = 157) and complete blood count (CBC) was checked in 65.9% ( n = 141). Compared to conventional systemic therapy, experts were more likely to check lipid levels, creatine kinase, coagulation profiles, thrombophilia screens, tuberculosis blood testing, hepatitis B and C serology before prescribing JAKi. Conclusions Real world practice of laboratory testing for AA by hair experts, who may see more severe or complex alopecia, is variable. Most experts routinely perform thyroid function and CBC testing. We discuss evidence for indications for testing for AA mimics, contributory factors, associated autoimmune conditions, and before systemic therapy. Further research is required to characterise the role of laboratory testing in AA.
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 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 | 0,009 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».