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Enregistrement W4390661962 · doi:10.1089/derm.2023.0282

Titanium Allergy: A Retrospective Review of 166 Patch Tested Patients

2024· review· en· W4390661962 sur OpenAlexvenueno aff
Camila N. Fontane Hoyos, Antonia F. Chen, Ari M. Goldminz

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImplantTitaniumAllergyRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Patch testingDentistryDermatologySurgeryContact dermatitisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Although most patients do not develop hypersensitivity reactions to metals in implanted devices, when they do occur, significant morbidity can result. Titanium-based systems are often considered as an alternative option in metal-allergic patients; however, there are few studies published on titanium allergy and allergic reactions to titanium in implants may be overlooked in clinical practice. Methods: Our aim was to further characterize a single institution's experience with titanium patch testing and evaluation of titanium allergy. We performed a retrospective medical record review of 166 patients evaluated for titanium contact allergy between January 2018-August 2023. Of the 166 patients in our cohort, 67 were referred for pre-implant patch testing and 64 for post-implant patch testing; 35 were tested for reasons unrelated to an implant. Results: Twenty-six of the 166 patients were PTP to titanium (15.7% positive rate). Titanium PTP rates were higher for post-implant cases (28.1%, 18/64) compared to pre-implant cases (6.0%, 4/67) (χ 2 9.97, p = 0.002). Among 18 titanium PTPs identified for the 64 post-implant cases, 8 were likely relevant, 8 possibly relevant, and 2 not likely relevant. Conclusions: Further studies should be performed to evaluate the incidence of allergy to titanium implants and to continue surveillance of changes in sensitization rates.

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)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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