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Enregistrement W2904889463 · doi:10.1186/s13223-018-0310-5

Review of cold-induced urticaria characteristics, diagnosis and management in a Western Canadian allergy practice

2018· article· en· W2904889463 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter Stepaniuk, Kateryna Vostretsova, Amin Kanani

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatologyDiseaseAllergyFamily historyClinical PracticePediatricsInternal medicineImmunologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cold-induced urticaria is a significant condition, especially among young females. Despite the morbidity of this disease, studies that fully characterize the disease are limited. METHODS: We analyzed the characteristics of patients diagnosed with cold-induced urticaria at a community-based allergy practice in Vancouver, BC, Canada between 2003 and 2016. Detailed patient history, diagnostic measures and treatment were evaluated. RESULTS: A total of 50 patients were found to have active cold-induced urticaria with a median age of 28.5 (range 2-67) years and 35 patients (70%) were female. 16 patients (32%) had co-occurring physical urticarias while 26 patients (52%) had secondary allergic diagnoses and 3 patients (6%) were thought to have a provoking factor. Of those with a clinical history of suspected cold-induced urticaria that were evaluated with ice cube testing, a positive test was obtained in 84.7% of patients. Treatment was largely with non-sedating antihistamines, with the majority of patients receiving this modality. CONCLUSIONS: Cold-induced urticaria is a complex disease with significant overlap with other chronic inducible urticarias and other allergic diseases. Diagnostic testing shows inconsistent results and the mainstay of treatment consists of non-sedating antihistamines, with other options available for those who do not respond.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,019
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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