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Enregistrement W4200436475 · doi:10.1097/der.0000000000000812

Prevalence of Contact Allergy to Nickel

2021· article· en· W4200436475 sur OpenAlexaffvenueabout
Ilya Mukovozov, Nadia Kashetsky, Gillian de Gannes

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalSKiN HealthQuest University CanadaMemorial University of NewfoundlandUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContact dermatitisNickel allergyNickelPatch testRetrospective cohort studyAllergic contact dermatitisDermatologyNickel compoundsAllergyInternal medicineImmunologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: No recent studies reporting nickel sensitivity prevalence in Canadians exist. OBJECTIVES: The aim of this study was to quantify nickel sensitivity prevalence in patients at a patch test clinic in Vancouver. METHODS: Retrospective chart review of 3263 patients patch tested for nickel sensitivity at our clinic in Vancouver between 2008 and 2020. RESULTS: In total, 24.3% (n = 792 of 3263) of patients were sensitive to nickel. Nickel sensitivity significantly increased over time from 24.3% to 27.9% from 2008 to 2020. Nickel-sensitive patients were significantly more likely to be women (P < 0.001), between the ages of 19 and 64 years (P = 0.010), and have dermatitis affecting the face (P = 0.001) and hands (P = 0.001). Nickel-sensitive patients were significantly less likely to be 65 years or older (P = 0.001) and have dermatitis affecting the legs (P = 0.002). Approximately half of nickel-sensitive reactions were new positive reactions at the second reading. CONCLUSIONS: Nickel sensitivity occurred in approximately one quarter of patients and significantly increased over time. Nickel-sensitive patients were more likely to be women, aged 19 to 64 years, and have dermatitis affecting the face and hands; and less likely to be 65 years or older and have dermatitis affecting the legs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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'admission3
Résumé présentoui

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