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Enregistrement W4318069783 · doi:10.1089/derm.2022.0004

Allergic Contact Dermatitis in the Older Adults: A Comparative Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4318069783 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Slodownik, Maria Mousa, Jonathan Bar

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiathesisRashDermatologyAllergic contact dermatitisPopulationContact dermatitisCross-sectional studyPatch testPediatricsAllergyImmunologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Allergic contact dermatitis (ACD) is a significant health problem in older adults. Reports in the literature regarding the prevalence of ACD in older adults are various and inconsistent. In contrast, the data regarding contact irritant dermatitis are more consistent. Objective: To compare ACD characteristics in older adults versus the adult population aged 18–45 years. Methods: We conducted a retrospective controlled study. Data were obtained from the medical records of 4199 patients. We collected information regarding age, gender, atopic diathesis, anatomical distribution of the rash, reactions to patch tests, and final diagnosis. Results: The frequency of positive reactions in patch testing was lower in the older adult group than in the younger population, but the frequency of clinically relevant positive reactions was higher in the older adults. There was no statistically significant difference in the final diagnosis of ACD between the groups. The most common allergens among the older adult population were fragrance mix, preservatives (Methylchloroisothiazolinone/methylisothiazolinone [MCI/MI]), and nickel sulfate. Conclusion: This study, the first of its kind in Israel to include a large group of older adult patients, contributes to a better understanding of clinical parameters related to ACD among older adults. Consequently, it will hopefully contribute to lowering the disease burden.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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