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Enregistrement W4235600052 · doi:10.1097/der.0000000000000167

Chemical Leukoderma

2016· review· en· W4235600052 sur OpenAlexvenueno aff
Domenico Bonamonte, Michelangelo Vestita, Paolo Romita, Angela Filoni, Caterina Foti, Gianni D. Angelini

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitiligoDermatologyHypopigmentationMedicineChemical agents

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical leukoderma, often clinically mimicking idiopathic vitiligo and other congenital and acquired hypopigmentation, is an acquired form of cutaneous pigment loss caused by exposure to a variety of chemicals that act through selective melanocytotoxicity. Most of these chemicals are phenols and aromatic or aliphatic catechols derivatives. These chemicals, however, are harmful for melanocytes in individuals with an individual susceptibility. Nowadays, chemical leukoderma is fairly common, caused by common domestic products. The presence of numerous acquired confetti- or pea-sized macules is clinically characteristic of chemical leukoderma, albeit not diagnostic. Other relevant diagnostic elements are a history of repeated exposure to a known or suspected depigmenting agent at the sites of onset and a macules distribution corresponding to sites of chemical exposure. Spontaneous repigmentation has been reported when the causative agent is avoided; the repigmentation process is perifollicular and gradual, taking place for a variable period of weeks to months.

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 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 enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,644

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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