Contact Sensitization in Pediatric Population With Atopic Dermatitis: A Retrospective Study of 80 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the frequency of allergic contact dermatitis among children with atopic dermatitis (AD), the most common sensitizer, and the associated risk factors. METHODS: This retrospective study included children with AD who underwent patch testing at our dermatology department between 2005 and 2021. RESULTS: Eighty patients were included. The average age was 77.6 months (4 months-17 years), divided as follows: children (76.3%), infants (11.3%), and teenagers (10%). The sex ratio (M/F) was 1.35. Thirty-two patients (40%) had positive patch test results. Allergic contact dermatitis was significantly more frequent among patients with severe AD (40.6%) than among those with moderate or mild AD (16.7%, P = 0.017). The most frequent allergens were nickel sulfate (23.7%), cobalt chloride (12.5%), potassium dichromate (8.7%), textile dyes (6.2%), and lanolin (5%). CONCLUSIONS: Contact allergies are a common problem in children with AD. They seem to be at risk of sensitization to certain allergens mainly metals and components of skincare products. Patch testing should be performed whenever allergic contact dermatitis is suspected and in cases of severe AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».