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Enregistrement W4377826339 · doi:10.1089/derm.2022.0109

The Characteristics of Allergic Contact Dermatitis in Military and Civilian Populations: A Multicenter Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4377826339 sur OpenAlexvenueno aff
Ira Bernstein Plotnik, Jonathan Bar, Efrat Solomon‐Cohen, Michal Solomon, Shlomo Moshe, Dan Slodownik

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyAllergic contact dermatitisMulticenter studyDermatologyEnvironmental healthAllergyImmunologyInternal medicinePathologyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Contact dermatitis is a common condition in the general population, with a global prevalence of 20%. It is an inflammatory skin disease that is classified as irritant contact dermatitis (80%) and allergic contact dermatitis (ACD) (20%). In addition, it is the most common presentation of occupational dermatoses and is one of the primary reasons for seeking medical attention among military personnel. Only few studies have compared the characteristics of contact dermatitis in soldiers and civilians. Objective: To compare the characteristics of ACD between civilians and soldiers. Methods: This large retrospective study was conducted in Israel and involved 1800 civilians and 750 soldiers with suspected ACD. All patients underwent relevant patch tests based on their clinical presentation and medical history. Results: At least 1 positive allergic reaction was found in 382 civilians (21.22%) and 208 soldiers (27.73%) (nonsignificant). Moreover, 69 civilians (18.06%) and 61 soldiers (29.32%) had at least 1 positive occupational allergic reaction ( P < 0.05). Widespread dermatitis was significantly more common among soldiers. The most frequent occupations among civilians with positive allergic reactions were hairdressers/beauticians. “Professional, technical, and managerial occupations” were the most frequent categories among soldiers (24.6%), with computing professionals being the most common occupation (46.67%). Conclusion: Military personnel and civilians have different characteristics associated with ACD. Therefore, considering these characteristics before placement in a workplace can help prevent ACD.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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