Global Patterns of Comorbidities Among Patients With Hidradenitis Suppurativa: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin disorder increasingly recognized as a systemic disease with diverse comorbidities. While several comorbid conditions are well documented, regional differences in prevalence remain unclear. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate regional variation in major comorbidities among HS patients, including diabetes, hypertension, depression, smoking, thyroid disorders, acne, obesity, psoriasis, and inflammatory bowel disease. METHODS: We performed a meta-analysis of proportions using a generalized linear mixed model with a binomial distribution and logit link to compare the prevalence of HS-associated comorbidities across North America, Europe, and the Middle East/Asia. Analyses were stratified by adult and pediatric populations, with regional N-values incorporated. RESULTS: Significant regional differences were observed in metabolic, endocrine, and psychiatric comorbidities. North American patients had higher odds of diabetes compared to Europe (odds ratio [OR] 1.92) and hypertension compared to the Middle East/Asia (OR 2.99). Depression and thyroid disorders were more common in North America (OR 3.46 and 2.32) and Europe (OR 3.19 and 4.01) compared to the Middle East/Asia. Smoking was more prevalent in Europe compared to North America (OR 0.28) and the Middle East/Asia (OR 2.26). Among pediatric patients, anxiety (OR 0.05) and depression (OR 0.16) were more common in North America, while smoking was more frequent outside North America (OR 12.67). CONCLUSIONS: Regional variation in comorbidity prevalence likely reflects differences in lifestyle, diet, sociocultural norms, healthcare literacy, and access to care. Recognizing these patterns may support earlier identification, guide preventive efforts, and inform individualized management strategies in HS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».