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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».