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Enregistrement W4413970113 · doi:10.1177/17103568251368351

Assessing Quality of Life in Patients With Atopic Dermatitis: A Case–Control Study

2025· article· en· W4413970113 sur OpenAlexvenueno aff
I. Lahouel, M. Kacem, Khaoula Trimeche, Hichem Belhadjali, Yosra Soua, Monia Youssef, Jameleddine Zili

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisDermatologyQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Control (management)NursingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Atopic dermatitis (AD) is a chronic, itchy inflammatory disease that significantly affects quality of life (QoL). Assessing this impact is essential for optimal management. Objective: The aim of the study was to evaluate the impact of AD on QoL in affected patients and their families. Methods: We conducted a case–control study at the Monastir Dermatology Department over 4 months (September–December 2022), including 100 patients with the disease and 100 controls. QoL was assessed using Dermatology Life Quality Index (DLQI) (>15 years), Children’s Dermatology Life Quality Index (CDLQI) (5–15 years), IDQOL (<5 years), and Dermatitis Family Impact (DFI) for families. Results: The median age of patients and controls was 13.5 years, with a female predominance (F/H ratio = 1.32). The median onset age was 5 years. QoL was significantly worse in patients with AD and their families. CDLQI and DLQI showed moderate positive correlations with Scoring Atopic Dermatitis Index (SCORAD) ( P = 0.004; r = 0.434 and P = 0.033; r = 0.322), while DFI had a strong correlation ( P < 0.001; r = 0.575), reflecting the family burden. Beyond disease severity, QoL was influenced by pruritus intensity, socioeconomic status, environmental factors, and eczema extent, topography, and appearance. Conclusions: AD significantly impacts patients’ and families’ QoL. Specific QoL assessment scales are essential for optimizing management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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