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Enregistrement W2522719849 · doi:10.1097/der.0000000000000210

Patch Testing for Evaluation of Hypersensitivity to Implanted Metal Devices: A Perspective from the American Contact Dermatitis Society

2016· review· en· W2522719849 sur OpenAlexaffvenue
Peter C. Schalock, Glen Crawford, Susan Nedorost, Pamela L. Scheinman, Amber Reck Atwater, Christen M. Mowad, Bruce A. Brod, Alison Ehrlich, Kalman L. Watsky, Denis Sasseville, Dianne L. Silvestri, Sophie M. Worobec, John F. Elliott, Golara Honari, D. Powell, James S. Taylor, Joel G. DeKoven

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of AlbertaMcGill University Health CentreSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testingContact dermatitisDermatologySensitizationCausality (physics)Skin reactionHypersensitivity reactionPatch testIntensive care medicineAdverse effectAllergic contact dermatitisImplantSurgeryDentistryAllergyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American Contact Dermatitis Society recognizes the interest in the evaluation and management of metal hypersensitivity reactions. Given the paucity of robust evidence with which to guide our practices, we provide reasonable evidence and expert opinion-based guidelines for clinicians with regard to metal hypersensitivity reaction testing and patient management. Routine preoperative evaluation in individuals with no history of adverse cutaneous reactions to metals or history of previous implant-related adverse events is not necessary. Patients with a clear self-reported history of metal reactions should be evaluated by patch testing before device implant. Patch testing is only 1 element in the assessment of causation in those with postimplantation morbidity. Metal exposure from the implanted device can cause sensitization, but a positive metal test does not prove symptom causality. The decision to replace an implanted device must include an assessment of all clinical factors and a thorough risk-benefit analysis by the treating physician(s) and patient.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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