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Enregistrement W2969840606 · doi:10.1097/der.0000000000000511

Prevalence of Surfactant in the Contact Allergen Management Program

2019· article· en· W2969840606 sur OpenAlexvenueno aff
Annika Weinhammer, Andrew Scheman, Margo J. Reeder

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantMedicineAllergenIrritant contact dermatitisBetaineAllergic contact dermatitisDermatologyContact dermatitisAllergyOrganic chemistryChemistryImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surfactants are common ingredients in topical products, which can cause both irritant and allergic contact dermatitis. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the prevalence of 12 common groups of surfactants and 12 common individual surfactants among products in each category in the American Contact Dermatitis Society Contact Allergen Management Program (CAMP). METHODS: The American Contact Dermatitis Society CAMP was queried for the 12 surfactant groups and the 12 individual surfactants. RESULTS: The laureth/pareth sulfate group was the most prevalent surfactant group in CAMP products (17.9%). Laureth/pareth sulfates were the most common surfactant group in all product categories, except household and eye care products. The betaine/sultaine group (13.5%) and glucosides (10.0%) were also found in a significant proportion of CAMP products. Oleamidopropyl dimethylamine has the highest positive reaction rate (3.5%) but was tied for the lowest prevalence (0.20%) of the 12 individual surfactants studied. In contrast, cocamidopropyl betaine has a lower positive reaction rate (1.6%) with a higher prevalence (10.4%). CONCLUSIONS: Surfactants were commonly found across all product types in CAMP. This study provides important information on allergen and irritant exposures in care products.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,706

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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