Expanding Patch Testing Beyond the Baseline Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Testing cosmetics and their ingredients is essential to avoid missing relevant allergens and to monitor fluctuating incidence of hypersensitivity. OBJECTIVE: The aim of this study was to review the usefulness of patch testing with a customized antimicrobials, vehicles, and cosmetics (AVC) series over 15 years at a single Canadian site. METHODS: Between January 1, 2005, and December 31, 2019, patients suspected of having cosmetics allergy were patch tested with a 40-allergen AVC series in addition to the North American Contact Dermatitis Group standard screening series. We reviewed the patch test results of 2868 patients. RESULTS: We consecutively patch tested with the baseline series 6103 patients, of which 2868 (47%) were also tested with the AVC series. Of 53 different allergens that were tested at some point, 26 remained in the series throughout the 15-year span. The most common positive allergens were thimerosal (4.52%), polyvidone-iodine (2.25%), propolis (2.06%), sodium metabisulfite (1.94%), dodecyl gallate (1.53%), carmine (1.10%), lauryl glucoside (1.01%), sandalwood oil (0.7%), and tert-butylhydroquinone (0.7%). CONCLUSIONS: Although the expansion of the North American Contact Dermatitis Group standard screening series has decreased the yield from the AVC series from 21.1% to 13.9%, it still remains a useful adjunct for patients suspected of having cosmetics or disinfectants allergy.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».