Pediatric Contact Dermatitis Registry Inaugural Case Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the epidemiology of allergic contact dermatitis (ACD) in US children. More widespread diagnostic confirmation through epicutaneous patch testing is needed. OBJECTIVE: The aim was to quantify patch test results from providers evaluating US children. METHODS: The study is a retrospective analysis of deidentified patch test results of children aged 18 years or younger, entered by participating providers in the Pediatric Contact Dermatitis Registry, during the first year of data collection (2015-2016). RESULTS: One thousand one hundred forty-two cases from 34 US states, entered by 84 providers, were analyzed. Sixty-five percent of cases had one or more positive patch test (PPT), with 48% of cases having 1 or more relevant positive patch test (RPPT). The most common PPT allergens were nickel (22%), fragrance mix I (11%), cobalt (9.1%), balsam of Peru (8.4%), neomycin (7.2%), propylene glycol (6.8%), cocamidopropyl betaine (6.4%), bacitracin (6.2%), formaldehyde (5.7%), and gold (5.7%). CONCLUSIONS: This US database provides multidisciplinary information on pediatric ACD, rates of PPT, and relevant RPPT reactions, validating the high rates of pediatric ACD previously reported in the literature. The registry database is the largest comprehensive collection of US-only pediatric patch test cases on which future research can be built. Continued collaboration between patients, health care providers, manufacturers, and policy makers is needed to decrease the most common allergens in pediatric consumer products.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle