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Enregistrement W2413283423 · doi:10.2310/6620.2009.08084

Patch-Testing with the Standard Series at the Massachusetts General Hospital, 1998 to 2006

2009· article· en· W2413283423 sur OpenAlexvenueno aff
Lilla Landeck, Peter C. Schalock, Lynn A. Baden, Konrad Neumann, Ernesto González

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testingContact dermatitisPatch testAllergic contact dermatitisPopulationRetrospective cohort studyGeneral hospitalEuropean standardDemographyDermatologyPediatricsAllergySurgeryEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The diagnostic tool to detect allergic contact sensitization is patch testing. OBJECTIVE: Results of patch testing performed from January 1998 to December 2006 at the Massachusetts General Hospital (MGH) are analyzed and compared to our 1990-1997 data as well as to data from North American and European contact dermatitis societies. METHODS: Data were collected from retrospective chart reviews and analyzed, focusing on the Hermal standard tray. RESULTS: The most common sensitizers were fragrance mix (18.3%) and nickel (16.7%). Significant increases over time were seen for balsam of Peru (p < .0005; CI, 1.34-2.76) and wool alcohols (p = .002; CI, 1.38-4.38) while gender-related statistical predominance was seen for nickel in females (p < .0005; CI, 2.92-8.20) and for epoxy resin in males (p < .0005; CI, 0.14-0.58). Our findings are similar to those of the North American and European contact dermatitis societies. The retrospective study sample was drawn from a selected group of referred patients that may not be representative of the general population. Analysis of data focused on the Hermal standard tray and might not reflect trends resulting from additional allergens in supplemental trays. CONCLUSION: Sensitization rates and the most important allergens at MGH have been stable over the past 17 years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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