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Enregistrement W2900473110 · doi:10.1097/der.0000000000000419

Comparison of Nickel Sulfate 2.5% and Nickel Sulfate 5% for Detecting Nickel Contact Allergy

2018· article· en· W2900473110 sur OpenAlexvenueno aff
Ari M. Goldminz, Pamela L. Scheinman

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelSulfateNickel allergyMedicineContact dermatitisAllergyImmunologyMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nickel is among the most common contact allergens found on patch testing worldwide and, because of its ubiquitous nature in our environment, often has important implications for allergen avoidance strategies. In both North America and Europe, nickel positivity is found in approximately 20% of patients who undergo patch testing. Whereas in North America, nickel sulfate is typically tested at a concentration of 2.5%, in Europe, it is tested at a 5% concentration. OBJECTIVE: The primary objective was to assess the differences in patch test positivity to nickel sulfate 2.5% and 5%. METHODS: We investigated 205 consecutive patients between September 2017 and February 2018 who were tested to nickel sulfate at concentrations of both 2.5% and 5%. RESULTS: Among the 205 patients tested, 33% were positive (+, ++, or +++) to at least 1 concentration of nickel sulfate, 20% were positive to nickel sulfate 2.5%, and 31% were positive to nickel sulfate 5% (χ1(N = 205) = 16.1, P = 0.0001). Patients were 6.5 times more likely to have a positive reaction to nickel sulfate 5% than 2.5% (odds ratio 95% confidence interval, 2.3-25.6). CONCLUSIONS: Given our findings, we propose an additional evaluation of nickel sulfate 5% as a standard allergen for patch testing in North America.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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