Pediatric Patch Testing at Mayo Clinic between 2016 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Allergic contact Dermatitis (ACD) is a common condition within the pediatric population. Patch testing is an important way to identify relevant allergens. Objective: To provide an update of the common contact allergens seen in children based on patch testing data at our institution from 2016 to 2020. Methods: We performed a retrospective analysis of patch test data from children aged 1–18 years from 2016 to 2020 at Mayo Clinic. Reaction rates were compared to the rates reported by the Pediatric Contact Dermatitis Registry (PCDR). Results: One hundred ninety-two children aged 1–18 were patch tested to various allergens. A total of 15,457 allergens were tested, with 291 positive tests. The top 5 allergens with highest positive reaction rates were hydroperoxides of linalool, hydroperoxides of limonene, methylisothiazolinone, nickel, and cobalt. Seven of the top 38 allergens with the highest reaction rates are not currently included in the Mayo Clinic Pediatric Patch Test Series, and 11 are not currently included in the Pediatric Baseline Series (as developed by the Pediatric Contact Dermatitis Workgroup). Conclusions: Patch testing is a useful tool to diagnose children with ACD. With new products and exposures, there is an opportunity to expand current pediatric patch testing series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».