Optimizing Reproducibility for Clinical Studies Involving Patch Testing and Application of Topical Preparations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The reproducibility and consistency of patch-test techniques can be problematic, making controlled clinical trials of patch testing difficult. OBJECTIVE: To measure the accuracy and reproducibility of applying controlled quantities of petrolatum onto Finn Chambers. METHODS: Four dermatology nurses applied a total of 240 samples of white petrolatum, using three syringe sizes and types. Three different amounts of white petrolatum (0.02 mL, 0.05 mL, and the "usual" amount) were expressed onto previously weighed Finn Chambers, using three different syringe sizes (5 mL, 1 mL, and 0.5 mL), five times each on two separate days. RESULTS: The average weights of 0.05 mL of petrolatum expressed with each type of syringe (5 mL: 0.04252 g; 1 mL: 0.04084 g; and 0.5 mL: 0.04139 g) were not significantly different from each other in pairwise comparisons (p > .36) or from the "gold standard" expected value (0.04138 g, p > .72). The average weights of 0.02 mL of petrolatum expressed with two types of syringes (5 mL: 0.02138 g; 0.5 mL: 0.01778 g) were significantly different from each other (p = .0012), but neither differed significantly from the expected value (0.01655 g, p > .08). The variance due to the effect modifications of nurse, day, and interaction of nurse and day was statistically significant for measurements made with the 5 mL syringe but not for measurements made with the 1 mL or 0.5 mL syringe. CONCLUSION: The average amounts of petrolatum extruded from smaller syringes (0.5 mL and 1 mL) were less variable and more reproducible than those extruded from a 5 mL syringe.
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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 | 0,166 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».