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Enregistrement W2561133409 · doi:10.1097/der.0000000000000256

Patch Test Series for Allergic Perineal Dermatitis in the Diapered Infant

2016· article· en· W2561133409 sur OpenAlexvenueno aff
JiaDe Yu, James R. Treat, Bruce A. Brod

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNeonatal skin health care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testAllergic contact dermatitisDermatologyPatch testingSensitizationContact dermatitisSeries (stratigraphy)AllergyAllergenAllergic dermatitisDiaper DermatitisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic perineal dermatitis (PD) due to diaper wipes, topical medicaments, or diapers has been reported. Although patch testing is the criterion standard for detection of allergic contact dermatitis in children, this is limited by body surface area, decreased tolerance of the patch testing procedure, and increased false-positive rates due to irritant reactions. Therefore, a targeted patch testing series is necessary to better screen diapered infants for possible allergic PD. OBJECTIVE: We propose 2 patch test series (PD series 1 and 2) to screen infants with possible allergic PD. METHODS: Allergens are chosen using existing sensitization data of common allergens in children, published case reports, and the collective experience of American Contact Dermatitis Society members through an electronic survey. RESULTS: PD series 1 includes 23 potential allergens found in wet wipes and topical diaper preparations. PD series 2 contains 10 potential allergens most commonly found in diapers. CONCLUSIONS: We believe that these judiciously chosen patch test series will increase the yield of detecting the causes of allergic PD while not exposing children to an unnecessarily large screening patch test panel.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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