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Enregistrement W4387299524 · doi:10.1089/derm.2023.0087

Characteristics of Litigations Involving Contact Dermatitis: An Exploratory Analysis

2023· article· en· W4387299524 sur OpenAlexvenueno aff
Aashka Suvarnakar, Rahul Raiker, Haig Pakhchanian, Kendall Jenkins, Aamir Hussain

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaintiffInterquartile rangeLawsuitDermatologyAllergic contact dermatitisDemographicsContact dermatitisFamily medicineSurgeryAllergyDemographyLawImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Contact dermatitis (CD) is one of the most common skin disorders, occurring in >20% of patients worldwide. Estimated cost burden for CD in the United States approaches $1 billion annually. Objective: To describe characteristics of litigation among patients with CD. Methods: Westlaw legal database for U.S. lawsuits was queried for lawsuits between the years 1983 and 2021 containing the keywords “dermatitis or eczema.” Each lawsuit associated with CD was analyzed by plaintiff demographics, verdict, prosecution reason, payouts, and allergen implicated. Results: Of 98 cases, 61 met the inclusion criteria. Verdicts issued favored plaintiffs (42.6%) more than defendants (32.8%) with the remaining cases decided through settlements. If payout occurred, the mean was $246,310 (standard deviation [SD] = $798,536), the median was $20,000 (Q1 = $8,500, Q3 = $88,725, interquartile range = $80,225). The top reason for litigation was toxic exposure ( n = 38, 62.2%), and common contact allergens associated with lawsuits were latex ( n = 4, 20%), surgical tape ( n = 4, 20%), and beauty products ( n = 4, 20%). Conclusion: Common allergens associated with lawsuits include latex, surgical tape, and beauty products. Most CD cases adjudicated in the United States since 1983 are associated with toxic exposures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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