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Enregistrement W4235918820 · doi:10.1097/01206501-200109000-00002

Prevalence of Evaluation for Latex Allergy and Association With Practice Characteristics in United States Dermatologists: Results of a Cross-Sectional Survey

2001· article· en· W4235918820 sur OpenAlexvenueno aff
Erin M. Warshaw, David Nelson

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatex allergyMedicineCross-sectional studyDermatologyAllergyContact dermatitisFamily medicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Natural rubber latex allergy is a potentially life-threatening, immunoglobin E (IgE) mediated reaction. Despite great strides in identification of high-risk groups, methods for diagnosis remain limited in the United States and most evaluations are performed by allergists. Objective: The objective of this study was to estimate the prevalence of evaluation for latex allergy and association with practice characteristics in United States dermatologists. Methods: A cross-sectional survey of one third of United States Fellows of the American Academy of Dermatology. Results: The survey response rate was 43%. Of responding dermatologists, 17% stated that they evaluate patients for latex allergy, most commonly with a radioallergosorbent (RAST) or use test. Only 3.6% stated that they perform prick or scratch tests for latex allergy in their office, and most of these dermatologists (86%) prepare their own latex prick test solutions. Evaluation for latex allergy was significantly associated with patch testing, photopatch testing, an interest in contact dermatitis, and number of contact dermatitis books owned, but not with number of years in practice. Conclusions: Most United States dermatologists do not evaluate patients for latex allergy, most likely because of lack of available antigens and because methods for diagnosing latex allergy are not familiar to most dermatologists.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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