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Enregistrement W2883492300 · doi:10.1097/der.0000000000000390

Textile and Shoe Allergic Contact Dermatitis in Military Personnel

2018· article· en· W2883492300 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Slodownik, Amit Reiss, Yaakov Mashiach, Arieh Ingber, Eli Sprecher, Shlomo Moshe

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testAllergic contact dermatitisContact dermatitisMilitary personnelAtopyAtopic dermatitisDermatologyPatch testingHand dermatitisIrritant contact dermatitisAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Allergic contact dermatitis is a common dermatosis among military personnel. Given the unique military demands, it is not surprising that shoe dermatitis and textile dermatitis are common. Our study aimed to compare the clinical and demographic parameters between military personnel and civilians evaluated for the suspicion of shoe and textile dermatitis in a tertiary clinic in Israel. METHODS: This retrospective cross-sectional study included 295 patients who were referred to a tertiary clinic for evaluation because of suspected shoe or textile dermatitis. Eighty-eight of the patients were soldiers. The patch tests were tailored according to the clinical presentation and relevant exposures. RESULTS: The 2 populations differed in several parameters. The duration of the dermatitis was longer in the civilian group. The atopy rate was significantly higher among military conscripts. The patch test reactivity and multiple patch test reactivity were lower in the army group. Dermatitis seen in the military group tended to be more widely distributed. CONCLUSIONS: Distinctive demographic and exposure patterns explain the differences observed between the 2 study groups. It is not surprising that irritant dermatitis is more common among military personnel, given the extreme military demands and higher atopy rate among soldiers.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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