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Enregistrement W1978883919 · doi:10.1097/der.0000000000000044

Latex Glove–Related Symptoms Among Health Care Workers: A Self-Report Questionnaire-Based Survey

2014· article· en· W1978883919 sur OpenAlexvenueno aff
Waranya Boonchai, Wararat Sirikudta, Pacharee Iamtharachai, Pranee Kasemsarn

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University
Mots-clésMedicineAtopyLatex allergyAllergyAsthmaDermatologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of latex gloves by health care workers (HCWs) can lead to multiple symptoms: eczema, contact urticaria, rhinitis, conjunctivitis, asthma, and anaphylaxis. OBJECTIVES: The objectives of this study were to reveal the prevalence of latex glove-related symptoms of HCWs at Siriraj Hospital and to determine risk factors associated with those symptoms associated with the use of latex gloves. METHODS: Self-administered questionnaires were sent to 6880 HCWs who were working at Siriraj Hospital and using latex rubber gloves in their duty. RESULTS: The questionnaire response rate was 65.8%. Of 4529 respondents, the male-to-female ratio was 1:8.6 and the mean age was 34.3 years. The majority of respondents were nurses (83%). The prevalence of glove-related symptoms among the HCWs is 13.3%. Glove-related cutaneous and noncutaneous symptoms were found in 11.3% and 5.9% of the respondents. CONCLUSIONS: The hospital housekeepers emerged as the job with the significantly higher prevalence rate of glove-related symptoms than that of the other job categories. Factors associated with glove-related cutaneous symptoms are frequency and duration of glove use, history of atopy, and history of allergy to fruit cross-reacting with latex. The quantity of glove use, history of atopy, and allergy to fruits cross-reacting with latex are risk factors for the occurrence of glove-related noncutaneous symptoms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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