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Enregistrement W2427957355 · doi:10.1097/der.0000000000000204

Amalgam Contact Allergy in Oral Lichenoid Lesions

2016· article· en· W2427957355 sur OpenAlexvenueno aff
Apichaya Thanyavuthi, Waranya Boonchai, Pranee Kasemsarn

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testAmalgam (chemistry)DentistryContact allergyAllergyDermatologyOral lichen planusRetrospective cohort studyAllergenContact dermatitisOral mucosaInternal medicinePathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral lichenoid lesions (OLLs) cannot be distinguished from oral lichen planus (OLP) except that causative factors can be identified. Amalgam is one of the causative allergens, and replacement may lead to resolution. OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the prevalence, prognosis, and aggravating factors of amalgam contact allergy in patients with OLLs. METHODS: A clinical retrospective and prospective cohort study was carried out at the Dermatology Department, Siriraj Hospital, Mahidol University. In cases with patch test positive for an amalgam component, patients were suggested to replace their amalgam restorations. RESULTS: Of 53 patients with OLLs, 39 (73.6%) had positive patch test results, and 31 (58.5%) reacted to at least one amalgam component. The most common causative allergen was mercury (35.8%). Lesions on bilateral buccal mucosa and gingiva tended to have negative patch test results (P < 0.05). Spicy food was the main aggravating factor. Amalgam replacements were performed in 10 patients. Clinical improvement was observed in all cases with complete healing in 3 cases. CONCLUSIONS: The prevalence of amalgam contact allergy in patients with OLLs was 58.5%. Mercury was the most common allergen, followed by copper sulfate. An association between clinical, topographic relation, and positive patch test results would be a useful predictor for favorable outcome after amalgam removal.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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