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Enregistrement W1998431678 · doi:10.1097/dss.0000000000000190

Lidocaine Contact Allergy Is Becoming More Prevalent

2014· article· en· W1998431678 sur OpenAlexaffabout
Derek To, Irèn Kossintseva, Gillian de Gannes

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidocaineMedicineBenzocaineDermatologyAnesthesiaTopical anestheticAllergic contact dermatitisAnestheticContact dermatitisLocal anestheticAnaphylaxisAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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