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Enregistrement W2920419048 · doi:10.1097/der.0000000000000452

Effect of Patch Testing on the Course of Allergic Contact Dermatitis and Prognostic Factors That Influence Outcomes

2019· article· en· W2920419048 sur OpenAlexvenueno aff
Pınar Korkmaz, Ayşe Boyvat

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testContact dermatitisAllergic contact dermatitisQuality of life (healthcare)Patch testingDermatologyAllergenHand dermatitisInternal medicineAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic contact dermatitis (ACD) has been shown to adversely affect the quality of life of patients. OBJECTIVE: The aim of the study was to study the effect of patch test on the severity of dermatitis, the quality of life of patients, and the prognostic factors influencing the outcome. METHODS: The study included 111 patients patch tested with the preliminary diagnosis of ACD. Patients with clinically relevant positive patch test reactions were included in the ACD group. All patients were assessed with the Investigator Global Assessment and the Dermatology Quality of Life Index before and 6 months after patch testing. RESULTS: At the sixth-month control, more significant regressions in the mean Investigator Global Assessment and Dermatology Quality of Life Index scores were noted in the ACD group. The allergens were correctly remembered by 75% of the patients. The improvement was more significant in patients with ACD who correctly remembered the allergens and made appropriate lifestyle changes. Multiple allergen positivity was identified as a poor prognostic factor. CONCLUSIONS: The effect of patch test on the prognosis of contact dermatitis depends not only on providing necessary information to patients but also on the number of positive reactions, patient's ability to recall the allergens, how much the avoidance was achieved, and patient-related factors such as sex.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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