Lidocaine Contact Allergy Is Becoming More Prevalent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic contact dermatitis (ACD) to lidocaine is rising in prevalence. This is due to a growing number of over-the-counter (OTC) products containing topical amide and ester anesthetics. The phenomenon poses a real threat to the authors' surgical anesthetic options. OBJECTIVE: To investigate the epidemiology of topical anesthetic ACD in British Columbia, Canada and provide an approach for clinicians to deal with this problem. MATERIALS AND METHODS: A retrospective chart review of 1,819 patients who underwent patch testing at the University of British Columbia Contact Dermatitis Clinic between January 2009 and June 2013 was completed. The authors also performed a detailed review of Canadian OTC preparations containing lidocaine in 2013. RESULTS: The prevalence of ACD to local anesthetics is significant at 2.4%. The most common allergen is benzocaine (45%) followed by lidocaine (32%) and dibucaine (23%). CONCLUSION: The proportion of ACD caused by lidocaine is higher than expected. This is likely secondary to an increase in OTC medicaments containing lidocaine. Patients who are patch test-positive to a local anesthetic should be challenged intradermally to confirm clinical relevance. Because ACD is a delayed Type IV hypersensitivity reaction (localized dermatitis), the risk of anaphylaxis is not a concern.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».