Photopatch Testing of 182 Patients: A 6-Year Experience at the Mayo Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Photopatch testing is important for diagnosing photoallergic contact dermatitis. Although results of photopatch testing have been presented from many European centers, there have been few reports of the results of photopatch testing in the United States. OBJECTIVE: To review the Mayo Clinic's recent experience with photopatch testing, identify common photoallergens, and compare our current and previous findings. METHODS: We retrospectively reviewed records of patients who underwent photopatch testing at the Mayo Clinic between January 1, 2000, and December 31, 2005 (N = 182). RESULTS: Fifty-four patients (29.7%) had photoallergic contact reactions, and 29 (15.9%) had allergic contact reactions. The most common photoallergens were medications, sunscreen agents, fragrances, and antiseptics. CONCLUSION: Photopatch testing is the technique useful in identifying photoallergens. The series of allergens used must be constantly updated to reflect newly identified and outdated photoallergens. We present a 6-year experience with photopatch testing. Medications, sunscreen agents, fragrances, and antiseptics were the most frequently identified photoallergens.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».