MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239806252 · doi:10.1097/01206501-200206000-00002

Prevalence of Patch Testing and Methodology of Dermatologists in the U.S.: Results of a Cross-Sectional Survey

2002· article· en· W4239806252 sur OpenAlexvenueno aff
Erin M. Warshaw, David Nelson

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatch testingPatch testDermatologyTest (biology)Allergic contact dermatitisContact dermatitisFamily medicineAllergy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patch testing is considered to be the standard for diagnosis of delayed-type hypersensitivity reactions of the skin (allergic contact dermatitis). Objective: The objective of this study was to examine the prevalence of patch testing by US dermatologists and associated practice characteristics. Methods: One-third of US Fellows of the American Academy of Dermatology were sampled systematically with a written survey. Responses from this survey were compared with responses from a 1990 survey of dermatologists. Results: Eighty-three percent of responding dermatologists stated that they performed patch testing in their practice. Whereas the majority of patch testing dermatologists (52%) used a 48-hour, 96-hour patch test reading schedule, 26% performed a single reading at 48 or 72 hours. Among patch testing dermatologists, most (74%) used TRUE Test, and many (44%) did so because it was less time consuming for staff. Many dermatologists (46%) felt that they were patch testing more patients now than when TRUE Test was not available. Eleven percent of dermatologists who patch tested also photopatch tested. Conclusions: The proportion of US dermatologists who patch test has significantly increased from 1990 to 1997 (P< .0001). Whereas the majority of US dermatologists patch test, one quarter of those who do so perform only a single reading.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDermatitisMême sujetContact Dermatitis and AllergiesTravaux en français237 207