Low Prevalence of Fragrance Contact Allergy among Turkish Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data exist on fragrance contact allergy among Turkish population. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the frequency and characteristics of fragrance contact allergy in Turkey. METHODS: A retrospective cohort study was conducted on 2566 patients consecutively patch tested with the European baseline series and additionally with a fragrance series (n = 358) at a tertiary referral center between 1996 and 2019. RESULTS: One hundred sixty-three patients (6.4%) (male/female, 1.5:1) were sensitized with at least 1 fragrance allergen. Fragrance mix (FM) I was most frequently positive (3.9%), followed by Myroxylon pereirae (3.1%), FM II (2%), and hydroxyisohexyl 3-cyclohexene carboxaldehyde (0.5%), the latter exclusively positive in FM II-positive patients. Among 358 patients patch tested with a fragrance series, positive patch test reactions were observed in 38 patients, including 8 who did not react to baseline fragrance markers. Clinically relevant fragrance allergy was established in 128 patients (78.5%) from nonoccupational (72.4%) and occupational (6.1%) sources. CONCLUSIONS: The low prevalence, the middle-aged male preponderance, and the predominant involvement of hands were unusual findings. Rose/citrus-flavored perfumes and eau de cologne, which are traditionally preferred in our country, were important elicitors of fragrance contact allergy, especially among middle-aged and older men.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».