Skin eruption following the use of two Chinese herbal preparations: a case report.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe a patient who developed a widespread skin eruption following the use of two Chinese herbal medications, Fang Feng Tong Sheng Wan and Bi Yan Pian. CASE SUMMARY: A 34-year-old man developed widespread erythematous papules that coalesced into plaques after five days of therapy with two Chinese herbal preparations. There was no lymphadenopathy or hepatosplenomegaly, and the patient denied any fever, chills or malaise. The skin biopsy was compatible with a drug eruption. When the patient's oral medications, including the herbal medications, were discontinued, the skin eruption resolved over the next few weeks. All of the regular long term medications were restarted without any sequalae. DISCUSSION: This case, once again, emphasizes that, although herbal medications are marketed as natural products, these products can be associated with adverse drug effects. Other adverse effects that have been implicated with the use of Chinese herbal medications include interstitial fibrosis, renal failure, liver toxicity and severe dermatitis. In addition, there are several cases of adulteration of Chinese herbal products with synthetic medications. CONCLUSION: Although rare, Chinese herbal medications can be associated with serious adverse effects. Clinicians should question patients about the use of herbal products whenever an adverse drug effect is suspected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».