Prevalence, Age of Onset, Age at Diagnosis, and Family History of Hidradenitis Suppurativa in Pediatric Populations: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin condition characterized by recurrent nodules and abscesses in intertriginous areas, ultimately resulting in scarring and formation of sinus tracts. HS significantly impacts quality of life and can also affect pediatric populations. We aimed to determine the prevalence, family history, age of onset, and age at diagnosis of HS in pediatric populations. METHODS: A random-effects meta-analysis of observational studies was conducted following MOOSE guidelines. Five databases were searched through May 2024. RESULTS: Thirty seven observational studies were included, representing 6941 patients from 13 countries. The weighted mean age was 14.7 years (range: 4-18). Ethnoracial distribution included White (36.5%), Black (38.3%), Hispanic (13.9%), Asian (0.8%), Indigenous (0.2%), Middle Eastern (0.7%), multiracial (1.2%), and unspecified populations (8.4%). Among studies reporting severity, 42.5% had Hurley Stage I, 46.3% Stage II, and 11.2% Stage III. The prevalence of HS in pediatric populations was 0.03% (95% CI [0.0001, 0.0005]), with 38% of patients having a family history of HS (95% CI [0.30, 0.45]). Pediatric-onset HS predominantly affects females (78%, 95% CI [0.76, 0.80]). The average age of onset of HS in pediatric populations was 11.3 years (95% CI [10.15, 12.39]), but diagnosis typically occurred at 14.0 years (95% CI [12.65, 15.28]), indicating a delay in diagnosis. Female predominance of HS was associated with earlier age of onset and age at diagnosis, while no significant correlations between family history, age of onset, or age at diagnosis were identified. CONCLUSION: This study highlights the characteristics of pediatric-onset HS and emphasizes the need for earlier detection to expedite diagnosis and initiation of treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».