Risk profile of non-cicatricial alopecia in females
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non cicatricial alopecia (NCA) is a common dermatological problem in female produces greater psychological distress. Understanding the risk factors and associations is essential for comprehensive assessments and effective management of various forms of hair loss. This study has been conducted with the aim to identify the possible risk profile of different types of NCA in female patients. Methods: A descriptive type of observational study was conducted to find out the risk profile of NCA in females. About 355 females with NCA attending the outpatient department of dermatology and venereology department, Bangladesh medical university, Bangladesh during study period were the study population. Data was collected through face-to-face interviews and clinical examinations along with laboratory investigations on all patients. Results: Among 355 female patients of NCA, age, duration of alopecia and family history of alopecia were significantly higher in patients with FPHL in comparison to patchy and diffuse pattern hair loss patients. Patients with diffuse alopecia had statistically significant association (p≤0.001) with CTD and history of taking OCP, oral steroid and hydroxychloroquine significantly more from the patients with other two patterns of NCA and the blood hemoglobin level was significantly lower in patients with diffuse alopecia. Conclusions: Diffuse alopecia was the most common type NCA, which was associated with connective tissue diseases (CTD); history of taking OCP, oral steroid and hydroxychloroquine and lower blood hemoglobin level. Age, duration of alopecia and family history of alopecia were significantly higher in patients with female pattern hair loss (FPHL) of NCA.
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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 | 0,024 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».