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Enregistrement W2326749572 · doi:10.2310/7750.2010.09027

Are Excipients Really Inert Ingredients? A Review of Adverse Reactions to Excipients in Oral Dermatologic Medications in Canada

2010· review· en· W2326749572 sur OpenAlexaffabout
Kristin Noiles, Ronald Vender

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatologyAdverse effectDrug reactionIntensive care medicinePharmacologyDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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