Clinical Profile and Allergens in Pigmented Cosmetic Dermatitis and Allergic Contact Dermatitis to Cosmetics in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pigmented cosmetic dermatitis (PCD) is frequently encountered in dark-skinned individuals as gradual hyperpigmentation on the face without preceding erythema or itching. Little is known about the allergen profile in PCD. OBJECTIVES: The aim of the study was to describe the clinical profile and common allergens in PCD and allergic contact dermatitis (ACD) to cosmetics in Delhi. METHODS: Records of patients suspected of PCD and ACD to cosmetics were analyzed. All patients were patch tested with the Indian standard series, Indian cosmetic and fragrance series, and personal cosmetics and, in relevant cases, hairdresser series. RESULTS: One hundred six patients were analyzed. Patch test was positive in 77 cases (72.6%). Cetrimonium, gallate mix, thiomerosal, and skin lightening creams were more frequently positive in cases of PCD (P = 0.019-0.003), whereas p-phenylenediamine, toluene-2,5 diamine sulfate, p-aminophenol, m-aminophenol, and nitro-p-phenylenediamine were predominantly positive in ACD to cosmetics (P < 0.001). CONCLUSIONS: Preservatives, antioxidants, and skin lightening creams seem to play a role in causation of PCD, whereas hair dye allergens cause ACD to cosmetics in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».