Recommendations for a Screening Series for Allergic Contact Eyelid Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although allergic contact dermatitis of the eyelids is a common condition, limited information is available regarding the selection of patch-testing chemicals for proper evaluation. OBJECTIVE: The purpose of this analysis was to evaluate the relevance of allergens responsible for allergic eyelid dermatitis among a series of patch-tested patients attending our clinic at the University of Miami and compare these results to published studies in the literature. METHODS: Data were retrospectively reviewed for eyelid-only dermatitis from clinically relevant patch-test evaluations performed between December 2004 and January 2007. RESULTS: Formaldehyde was the most frequently encountered antigen, accounting for 45.83% (11/24) of the cases, followed by nickel 33.33% (8/24) and balsam of Peru (Myroxylon pereirae) 29.17% (7/24). In addition, not only did we find a higher prevalence of certain allergens when compared with other studies, but we identified several relevant allergens not previously reported at other referral centers. CONCLUSIONS: The allergens found to be relevant in eyelid dermatitis vary among different regions. These data may help contribute to generating a standard screening tool to improve the detection and management of these cases.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,012 |
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 ».