Contact Dermatitis Associated with Food: Retrospective Cross-Sectional Analysis of North American Contact Dermatitis Group Data, 2001-2004
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic and irritant contact dermatitis to food is likely underreported. OBJECTIVES: To characterize relevant allergens and irritants associated with food in patients referred to the North American Contact Dermatitis Group (NACDG) for patch testing. METHODS: Retrospective analysis of cross-sectional data from the NACDG from 2001 to 2004. RESULTS: Of 10,061 patch-tested patients, 109 (1.1%) had a total of 122 reactions associated with food. Approximately two-thirds of patients (66%) were female, and one-third (36%) were atopic. The hands were the most common sites of dermatitis (36.7%). There were 78 currently relevant (definite, probable, or possible) allergic reactions to NACDG standard series allergens with a food source; the most common allergen was nickel (48.7%), followed by Myroxilon pereirae (balsam of Peru) (20.6%) and propylene glycol (6.4%). Twenty allergic reactions to non-NACDG standard allergens and 24 relevant food irritants were also identified. Overall, 21% (25 of 122) of all reactions (irritant and allergic) were occupation related; the majority of these (17 of 25) were relevant irritant reactions. Cooks were the most commonly affected occupational group (40%). CONCLUSIONS: In this limited data set, nickel, Myroxilon pereirae, and propylene glycol were the most common allergens identified with a food source. Of food-related occupational disease, irritation was more common than allergy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».