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Enregistrement W3169805124 · doi:10.46747/cfp.6706420

Approche de la dermatite de contact allergique causée par les médicaments topiques

2021· article· fr· W3169805124 sur OpenAlexaffvenue
Charles Q. Choi, Saba Vafaei‐Nodeh, Jamie Phillips, Gillian de Gannes

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif Fournir une approche pour déterminer quels sont les ingrédients contenus dans les médicaments topiques qui causent la dermatite de contact allergique (DCA) et reconnaître les scénarios cliniques courants où ces ingrédients pourraient être présents. Sources d’information Revue rétrospective des dossiers de patients ayant subi un test épicutané à la clinique de dermatite de contact de l’Hôpital Saint-Paul à Vancouver, en Colombie-Britannique, entre les mois de novembre 2016 et juin 2019. Ont également été évaluées, les données de 2015 à 2016 du North American Contact Dermatitis Group et celles de 2000 à 2010 de la clinique de test épicutané de l’Hôpital d’Ottawa. Message principal Les antibiotiques topiques sont la cause la plus courante de DCA aux médicaments, et ils causent fréquemment la cosensibilisation à plusieurs allergènes. Cette réaction d’hypersensibilité survient souvent après une intervention chirurgicale, et il faut la différencier de l’infection postopératoire. L’allergie aux corticostéroïdes est facile à manquer, et il faut la soupçonner dans les cas de dermatose sensible aux corticostéroïdes qui s’aggravent malgré le traitement approprié. Les anesthésiques et le propylèneglycol topiques, trouvés dans de nombreux produits d’ordonnance ou en vente libre, sont d’autres causes de DCA. Conclusion La dermatite de contact allergique est facile à manquer et doit toujours être envisagée dans les cas d’éruption eczémateuse. Il est essentiel d’établir l’historique des médicaments, dont tous les produits topiques d’ordonnance ou en vente libre. Le test épicutané contribue à déterminer quels allergènes spécifiques le patient doit éviter.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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