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Enregistrement W4389244636 · doi:10.1097/aci.0000000000000961

New causes of occupational allergic contact dermatitis

2023· article· en· W4389244636 sur OpenAlexaff
Meghan Clynick, D. Linn Holness

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergic contact dermatitisContact dermatitisPatch testingAllergenDermatologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AllergyIntensive care medicineImmunologyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Occupational allergic contact dermatitis (OACD) is an important work-related skin disease. Information about the causative agents comes from many sources, including patch test databases, registries, case series and case reports. This review summarizes new information about common causative allergens and diagnosis. RECENT FINDINGS: Common causes of OACD include rubber components, epoxies and preservatives. New exposure sources for these allergens continue to be described. Often these exposure sources are related to the changing world around us, such as allergens related to smartphones and technology, and personal protective equipment-related exposures during the COVID-19 pandemic. New allergens are also being described, some of which are related to known allergens (e.g. a new epoxy or acrylate component).Accurate diagnosis is critical to effective management of OACD, which may include removing the worker from exposure to the causative allergen. Safety data sheets may not contain complete information and patch testing with specialized series of allergens and workplace materials may be necessary. SUMMARY: This review provides current evidence about causes of OACD and important aspects of diagnosis. This is important for clinical practice to ensure cases of OACD are not missed.

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)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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