Are material safety data sheets (MSDS) useful in the diagnosis and management of occupational contact dermatitis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assesses both the success of medical practitioners in accessing hazardous substances' information from product manufacturers and the accuracy and clinical usefulness of Material Safety Data Sheets (MSDS) presented by workers with suspected occupational contact dermatitis (OCD). PATIENTS/METHODS: 100 consecutively presented MSDS were collected from 42 workers attending an occupational dermatology clinic. Product manufacturers were contacted to verify ingredients. MSDS were evaluated for compliance with the Australian criteria for listing of OCD relevant information (sensitizers present at a concentration > or =1%, irritants present at a concentration > or =20%), and for clinical usefulness. All sensitizers were checked for clinical relevance to the worker's dermatitis. RESULTS: Manufacturers supplied product constituents for 77/100 MSDS. 58 MSDS satisfied the Australian standard. 57/58 MSDS were deemed clinically useful. Irritants were listed for 19/23 MSDS and sensitizers were listed for 30/68 MSDS (P = 0.001). 3 MSDS contained sensitizers, which were clinically relevant to the presenting worker's dermatitis, 1 appropriately listed, 1 present at > or =1% but not listed, and 1 present at <1% in the product and therefore, not required to be listed. CONCLUSIONS: Sensitizers are frequently omitted from MSDS and clinicians are often unsuccessful in obtaining crucial information from manufacturers. MSDS are inadequate for the protection and diagnosis of workers with suspected OCD.
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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 | 0,019 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».