Occupationally Related Nickel Reactions: A Retrospective Analysis of the North American Contact Dermatitis Group Data 1998–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epidemiology of nickel allergy in occupational settings is not well understood. OBJECTIVE: The aim of the study was to characterize occupationally related nickel allergy (ORNA). METHODS: This is a retrospective cross-sectional analysis of 44,378 patients patch tested by the North American Contact Dermatitis Group from 1998 to 2016. Characteristics of individuals with ORNA were compared with those with non-ORNA (NORNA). RESULTS: A total of 7928 (18.2%) individuals were positive to nickel sulfate 2.5%. Two hundred sixty-eight (3.4%) had ORNA. As compared with NORNA, ORNA was statistically associated with the male sex (41.0% vs 12.9%, P < 0.001), a diagnosis of irritant contact dermatitis (22.4% vs 12.0%, P < 0.001), and no history of eczema (81.7% vs 75.7%, P = 0.0217). The most common sites of ORNA dermatitis were hand (39.9%) and arm (18.1%), which were significantly more common than in NORNA (P < 0.0001). Sixteen industry categories and 22 occupation categories were identified for ORNA; the most common industries were durable goods manufacturing (24.6%) and personal services (15.7%), and the most frequent occupations were hairdressers/cosmetologists/barbers (14.3%), machine operators (9.3%), and health care workers (7.1%). Overall 30% of ORNA occupations were in metalworking. Of 215 ORNA sources identified, instruments/phones/other equipment (16.3%), vehicles/machinery (15.8%), and tools (15.3%) were the most common. CONCLUSIONS: Occupational nickel allergy is distinct from nonoccupational nickel allergy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».