Using chemical speciation modelling to discuss variations in patch test reactions to different aluminium and chromium salts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic contact dermatitis to metals is diagnosed by applying a metal salt in a patch test. The bioavailability of the metal salt might depend on the choice of metal salt, the concentration, sweat composition, and pH. OBJECTIVES: The main purpose of this study was to apply chemical speciation modelling, which is based on experimentally derived input data and calculates the concentrations of chemical forms (species) in solutions, to reproduce and discuss clinical patch test results of aluminium and chromium. METHODS: Joint Expert Speciation System (JESS), Hydra/Medusa, and Visual MINTEQ were employed to study the bioavailable fraction and chemical form of clinically applied aluminium and chromium salts as a function of salt type, applied concentration, sweat composition, and pH. RESULTS: Investigated aluminium and chromium salts can have a very low bioavailability with a large dependency on sweat composition, pH, metal salt, and concentration. Both aluminium and chromium ions could shift the pH towards acidic or basic values based on their chemical form. CONCLUSIONS: Reported seasonal and interpatient variability in positive reactions to aluminium is likely related to sweat pH and composition. Potassium dichromate increases the pH, whereas aluminium and trivalent chromium chloride strongly decrease the pH, possibly increasing skin diffusion.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».