Patch-Test Results of an Academic Department in Izmir, Turkey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the development of industry, the numbers of allergens are increasing, and the frequency of these allergens show variations from country to country. The aim of this retrospective study was to determine the distribution of patch-test results by age, gender, and occupation in our region. METHODS: In a retrospective study, the patch-test results of 3,017 patients were evaluated. The results were statistically examined by frequency of age, gender, and occupation. Chi-square and Fisher exact tests were used for statistical evaluation. RESULTS: Of 3,017 patients, 1,975 (65.5%) were female and 1,042 (34.5%) were male. Their ages ranged from 5 to 85 years (mean, 40.38 +/-14.69 years). In 944 (31.3%) patients, at least one positive reaction to an allergen was observed. The allergens that most commonly caused positive reactions were nickel sulfate (12.2%), cobalt chloride (7.1%), potassium dichromate (5.6%), and balsam of Peru (2.8%). Balsam of Peru and nickel were the most common allergens in female patients older than 45 years and in female patients younger than 35 years, respectively. CONCLUSIONS: Nickel sulfate and cobalt chloride were found to be the most common allergens. The most frequently seen allergens were nickel sulfate (in females) and fragrance (in males).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».