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Enregistrement W4292295453 · doi:10.1111/bcp.15490

Drugs and the skin: A concise review of cutaneous adverse drug reactions

2022· review· en· W4292295453 sur OpenAlexaff
Blanca R. Del Pozzo‐Magaña, Carmen Liy‐Wong

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaChildren's Hospital of Western OntarioWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxic epidermal necrolysisMedicineDermatologyErythema multiformeAngioedemaDrugCulpritAcute generalized exanthematous pustulosisMaculopapular rashDrug eruptionErythrodermaRashDrug reactionEosinophiliaAdverse drug reactionPathologyPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug-induced skin disease or cutaneous adverse drug reactions (CADRs) are terms that encompass the clinical manifestations of the skin, mucosae and adnexa induced by a drug or its metabolites. The skin is the organ most frequently affected by drug reactions, which may affect up to 10% of hospitalized patients and occur in 1-3% of multimedicated patients. Most CADRs are mild or self-resolving conditions; however, 2-6.7% of could develop into potentially life-threatening conditions. CADRs represent a heterogeneous field and can be diagnostically challenging as they may potentially mimic any dermatosis. Currently, there are between 29-35 different cutaneous drug-reaction patterns reported ranging from mild dermatitis to an extensively burnt patient. The most frequently reported are maculopapular rash, urticaria/angioedema, fixed drug eruption and erythema multiforme. Less common but more severe patterns include erythroderma, drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms, and Stevens-Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis spectrum. Almost any drug can induce a CADR, but antibiotics, nonsteroidal anti-inflammatory drugs and antiepileptics are the most frequently involved. Different mechanisms are involved in the pathogenesis of CADRs, although in some cases, these remain still unknown. CADRs could be classified in different ways: (i) type A (augmented) or type B (bizarre); (ii) immediate or delayed; (iii) immune-mediated or nonimmune-mediated; (iv) nonsevere or life-threatening; and (v) by their phenotype, including exanthematous, urticarial, pustular and blistering morphology. Recognizing a specific CADR will mostly depend on the ability of the physician to perform a detailed clinical examination, the proper description of the morphology of the skin lesions and supporting laboratory and/or skin biopsy findings.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,381 · 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'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

Citations75
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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