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Enregistrement W4390060835 · doi:10.1089/derm.2023.0227

Adverse Cosmetic Reactions in a Pediatric Population Reported to the Chongqing Drug Administration in China from 2017 to 2021

2023· article· en· W4390060835 sur OpenAlexvenueno aff
Jing Lyu, Yang Jiang, Jiajia Li, Qingchun Diao

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCosmeticsLotionItchingDermatologyAdverse effectPopulationScalpErythemaChinaBirthmarkPediatricsTraditional medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Despite their ubiquitous use and several safety incidents involving cosmetics for children in China, there is little research on adverse reactions to cosmetics in children. Objectives: We assessed the cosmetic adverse reactions (CARs) reports submitted to the Chongqing Drug Administration in China for children, to understand the characteristics of CARs in a pediatric population and determine whether useful insights can be derived. Methods: We extracted the data file of the Chongqing Drug Administration's cosmetic adverse events reporting system from 2017 to 2021, and screened the information of people under the age of 18 years for analysis. Results: A total of 589 children were reported; of them, 475 female children and 114 male children, aged 1–17 years, and 89.6% were diagnosed with cosmetic contact Dermatitis. Itching and burning were the most prominent symptoms and accounted for 83.4% and 40.2%, respectively. The most frequently reported clinical sign was erythema (73.3%) followed by papule (37.9%). The face is the most vulnerable location to lesions, accounting for 80.8% of all areas, with girls having a significantly higher rate of facial and scalp damage than boys. The majority of the CARs were reported with cream, lotion, and toner for the skin (45.9%) and facial or body cleansing products (15.4%), and most of these products were purchased from authoritative shops. Conclusion: Although adults are the main group of people who use cosmetics, due to the special physiological structure of children, the safety of children's cosmetics should be given more attention. In addition, pediatricians and dermatologists should be active in submitting reports of adverse cosmetic events and encouraging consumers to do so likewise in situations in which a product adversely affects a child's health.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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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