Are Excipients Really Inert Ingredients? A Review of Adverse Reactions to Excipients in Oral Dermatologic Medications in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whereas several literature reviews have discussed the role of excipients in drug-related reactions, no article has focused specifically on those found in oral dermatologic medications. METHODS: The Compendium of Pharmaceuticals and Specialties (CPS) was used to reference the inert ingredients found in oral dermatologic medications. An extensive literature review was subsequently conducted using PubMed and MEDLINE to document adverse reactions to these excipients. RESULTS: Sixty-three oral dermatologic medications were reviewed. Lactose was commonly used as a filler. Several medications indicated that they were dye, tartrazine, or gluten free. Three medications were found to contain soybean oil and one was found to contain peanut oil. CONCLUSIONS: Although there are documented reactions to excipients in other products in the literature, few reports outline reactions to excipients in oral dermatologic medications. Whether this low frequency is accurate or whether it is due to a lack of reporting remains unknown. If the latter reasoning is correct, dermatologists must be more aware of these possible reactions. This article serves as a reference guide for dermatologists to aid in prescribing medications to individuals with known sensitivities and to assist in working up patients with suspected reactions to inert ingredients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».