Exploring the impact of chronic urticaria profile as a key predictor of alexithymia: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The relationship between chronic urticaria (CU) and alexithymia, a cognitive-affective impairment characterized by difficulty in identifying and expressing emotions, is complex and underexplored. This study aimed to identify predictors of alexithymia in CU patients by focusing on the impact of coexisting mental illnesses and antihistamine use. METHODS: An online survey was distributed to specialized allergy and dermatology centers from 2021 to 2022. The survey included the TAS-20, UAS-7, UCT, CU-Q2oL, and demographic information. Participants were 18-80 years old, diagnosed with CU, and had no prior diagnosis of alexithymia. The final analysis included a total of 332 respondents from various countries. Regression models were used to investigate the relationship between clinical and demographic factors of patients with CU as key predictors of alexithymia. RESULTS: Among CU patients, the main predictors of having alexithymia were: presenting mental (OR = 2.406, p < 0.05) and cardiovascular comorbidities (OR = 2.085, p < 0.05), active urticaria (as opposed to being urticaria-free), OR = 1.989, p < 0.05, severe impact on quality of life (OR = 1.973, p < 0.01), and the use of oral first-generation antihistamines (OR = 2.340, p < 0.05). The duration of chronic urticaria diagnosis and other types of treatments (sg-AH use, omalizumab use, and corticosteroid use) do not appear to be significantly associated with alexithymia. CONCLUSIONS: Alexithymia is closely linked to clinical and demographic variables among patients with CU. These findings suggest that comprehensive management of CU should include psychological assessment and support, especially for patients with alexithymia and those using fg-AH. Reducing the reliance on fg-AH and addressing mental health issues may improve outcomes for these patients.
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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 | 0,000 | 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 ».