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Enregistrement W4200081515 · doi:10.1097/der.0000000000000831

Patterns of Allergic Contact Dermatitis in African Americans in a Major Metropolitan Area Over a 10-Year Period

2021· article· en· W4200081515 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaAllergic contact dermatitisSensitizationWhite (mutation)African americanContact dermatitisSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Differences in patterns of allergic contact dermatitis (ACD) among underrepresented minority populations are not well studied. OBJECTIVE: The aim of the study was to investigate patterns of ACD in African American and White patch-tested patients in a distinct metropolitan area over a 10-year period. METHODS: We conducted a retrospective review of 297 ACD patients patch tested from 2009 to 2019. Differences in allergen frequency, relevance, and sources of exposure were evaluated. Fisher exact test analyses were performed to examine these differences. RESULTS: Among 297 patients, 215 were White and 47 were African American. The most common sensitizers differed between the 2 groups. African American patients also reacted with statistically significant greater frequency to disperse dye blue (P = 0.019) and textile dye mix (P = 0.001). The most common source of positive patch tests for all patients was personal care products (72%). Occupational allergy was greater in African American male patients, and personal care product exposure was greater in White male patients (P = 0.009). CONCLUSIONS: Our study highlights the differing patterns of sensitization seen in African American and White patients. This is likely due to differences in personal care product use or occupational allergy. Additional studies with larger sample sizes are needed to expand upon these differences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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