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Enregistrement W4411577012 · doi:10.1177/12034754251347569

Epidemiology and Comorbidities of Psychodermatologic Conditions

2025· article· en· W4411577012 sur OpenAlexaff
Parsa Abdi, Tarek Turk, Zaim Haq, Michael J. Diaz, Marlene Dytoc

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyComorbidityDermatologyIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Psychodermatologic conditions include primary psychodermatologic disorders (PPDs), psychological conditions manifesting with dermatologic symptoms, and psychophysiological disorders, dermatologic conditions influenced by psychological stress. Despite their clinical significance and considerable impact on quality of life, the comprehensive epidemiology and neuropsychiatric comorbidity profiles of these disorders remain limited. OBJECTIVES: To evaluate the prevalence and comorbidity profiles of psychodermatologic conditions in a diverse, population-based cohort. METHODS: A nested, case-control study was conducted using data from the All of us research program. From 287,011 eligible participants, 984 patients with PPDs (trichotillomania, skin picking disorder, dermatitis artefacta, body dysmorphic disorder, delusions of parasitosis) and 40,535 patients with psychophysiological disorders (psoriasis, atopic dermatitis, acne vulgaris, hidradenitis suppurativa, vulvodynia) were identified using International Classification of Diseases, 10th Revision, Clinical Modification codes. Each patient was paired with 4 controls based on age, sex, and race/ethnicity using nearest-neighbor propensity score matching. Multivariable logistic regression calculated adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals to evaluate associations with various neuropsychiatric comorbidities. RESULTS: PPDs showed low point prevalences (range: ≤0.01-0.17%) but demonstrated markedly higher odds of neuropsychiatric comorbidities, including depressive disorders (range: aOR, 5.72-13.94), anxiety disorders (range: aOR, 5.96-8.40), and personality disorders (range: aOR, 8.67-13.56 Psychophysiological disorders had higher prevalence rates (range: 0.14%-5.72%) but showed more moderate associations, including depressive disorders (range: aOR, 2.24-3.13), neurodevelopmental disorders (range: aOR, 1.20-2.36), and sleep-wake disorders (range: aOR, 2.25-3.95). CONCLUSIONS: Findings reveal distinct but overlapping comorbidity profiles between PPDs and psychophysiological disorders, emphasizing the need for tailored interventions that address the psychosocial and biological complexities of these conditions.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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