The Value of Patch Testing With Shoe Material Samples in Patients Suspected of Shoe Allergic Contact Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patch testing is the standard diagnostic tool for shoe allergic contact dermatitis (ACD). As shoe materials change over time, utilizing commercial allergen series might be ineffective. However, because testing with patients' shoe samples is laborious, its value is questioned. OBJECTIVE: The aim of this study was to ascertain the benefits of patch testing with patients' shoes by comparing the frequencies of patch-test positivity of shoes and shoe-related allergens in baseline series for suspected shoe ACD patients. METHODS: A retrospective study was conducted of patients with clinically suspected shoe ACD who underwent patch testing with baseline series and shoe samples 2000 to 2019. RESULTS: Almost half of the cohort (77 of 178; 43.3%) was diagnosed with shoe ACD. Of those 77, 48 (62.3%) were positive to shoe-related allergens from the baseline series, whereas 53 (68.8%) were positive to their shoe materials. The prevalence of tests positive to shoe material but negative to shoe-related allergens was 29 of 77 (37.7%). The most common shoe-related allergens were potassium dichromate (7.9%), carba mix (6.8%), and mercapto mix (6.7%). CONCLUSIONS: Patch testing with shoe materials increased the diagnostic yield by 37.7 percent. To diagnose shoe ACD, testing of shoe materials may compensate for unknown, scarce, or novel allergens not in the baseline series.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».