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Enregistrement W2901741937 · doi:10.1097/der.0000000000000421

Associations of Nickel Co-Reactions and Metal Polysensitization in Adults

2018· article· en· W2901741937 sur OpenAlexvenueno aff
Supriya Rastogi, Kevin R. Patel, Vivek Singam, Harrison H. Lee, Jonathan I. Silverberg

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNickelOdds ratioContact dermatitisLogistic regressionConfidence intervalAllergenAllergic contact dermatitisMercury (programming language)Skin reactionMetalPatch testNickel allergyDermatologyInternal medicineImmunologyAllergyMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic contact dermatitis to metals is a significant clinical and public health problem. Little is known about the determinants of polysensitization to metals. OBJECTIVE: The aim of the study was to determine the frequency and predictors of nickel co-reactions and metal polysensitization. METHODS: This is a retrospective chart review of 686 adults (age ≥ 18 years) who were patch tested from 2014 to 2017. RESULTS: Overall, 267 patients (38.9%) had 1 or more positive patch-test reactions to a metal allergen, most commonly nickel (17.4%), mercury (12.3%), and palladium (9.2%). Nickel reactions were inversely associated with age (logistic regression; adjusted odds ratio [95% confidence interval], 0.39 [0.29-0.78]). Among patients with positive reactions to nickel, 34.5%, 15.1%, and 5.0% had positive reactions to 1, 2, or 3 additional metals, respectively. The most common nickel co-reactors were palladium, mercury, and gold. Polysensitization to metals occurred in 11.8% of patients. Polysensitization to metal allergens was associated with female sex (6.67 [1.01-44.21]) and inversely associated with age (0.40 [0.18-0.88]). CONCLUSIONS: Nickel-sensitized patients have high rates of metal co-reactions. Polysensitization to metals is common in adults. These results may help guide future strategies for allergen avoidance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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