Screening for hand dermatitis in healthcare workers: Comparing workplace screening with dermatologist photo screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare workers are at increased risk for occupational contact dermatitis, owing to wet work exposure. Early detection and management improves outcomes. Although several diagnostic tools are available, none is appropriate for rapid screening. OBJECTIVES: To assess the validity and feasibility of the Hand Dermatitis Screening Tool in the acute healthcare sector. METHODS: Screening of 508 employees at three hospitals in Ontario, Canada was performed with the Hand Dermatitis Screening Tool either by an occupational health nurse (N = 225) or by self-administration (N = 283). Two occupational dermatologists rated photographs of participants' hands. RESULTS: Of the participants, 30.5% screened positive for hand dermatitis. A positive screen was associated with wet work, history of eczema, dermatitis, or other rash, and currently having a rash. Ninety-four per cent of participants reported that using the tool took <2 minutes, 99% indicated that the tool was easy to use, and 86% stated that workplace screening was very important. Workplace and dermatologist photo screening showed fair agreement. CONCLUSIONS: The prevalence of hand dermatitis and identified risk factors were consistent with the literature. These findings, along with positive feasibility results, support further testing of the tool despite only fair agreement between workplace and dermatologist screening.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».