Prevalence of Contact Allergens in Best-Selling Ophthalmic Products
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ophthalmic products are a common but often overlooked contributor to allergic contact dermatitis. Frequency of allergenic ingredients in over-the-counter ophthalmic products has not been well characterized. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the prevalence of allergenic ingredients in most commonly bought eye lubricants and contact lens solutions. METHODS: A product list of Amazon.com's best-selling ophthalmic products was curated by searching for "Best Sellers in Eye Drops, Lubricants & Washes" and "Best Sellers in Contact Lens Care Products." For exploratory analysis, indication, price, consumer ratings, number of reviews, and US Food and Drug Administration approval status were recorded. The products' ingredients were compiled using NLM DailyMed, and products that had 1 or more allergens or relevant cross-reactors on either the 2018 American Contact Dermatitis Society Core Allergen Series or the 2015-2016 North American Contact Dermatitis Group Standard Allergen Series were noted. RESULTS: Forty-eight percent (n = 49) of the total products, (57.8% [n = 37] of eye lubricants, and 31.6% [n = 12] of contact lens solutions) had 1 or more allergens or associated cross-reactors. Identified allergens were benzalkonium chloride, propylene glycol, sorbic acid, amidoamine, sorbitan sesquioleate, chlorhexidine digluconate, lanolin alcohol, parabens, benzyl alcohol, and butylated hydroxytoluene. CONCLUSIONS: Awareness of potential allergens is crucial to diagnosing allergic contact dermatitis to ophthalmic products and helping patients navigate online pharmacological chaos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».