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Enregistrement W4392031341 · doi:10.1089/derm.2023.0286

Allergic Contact Dermatitis to Linalool Hydroperoxides: Pitfalls in the Diagnostic Process—Findings from a Repeated Open Application Test Study

2024· article· en· W4392031341 sur OpenAlexvenueno aff
Thanisorn Sukakul, M. Bruze, Martin Mowitz, Anna Kiuru, Cecilia Svedman

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinaloolMedicineContact allergyAllergic contact dermatitisPatch testingDermatologyPatch testContact dermatitisAllergyImmunologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Increasing trends of oxidized linalool contact allergy have been reported. However, the impact of reactivity and dose in eliciting allergic contact Dermatitis caused by linalool hydroperoxides is insufficiently investigated. Objectives: To perform repeated open application tests (ROATs) using the real-world concentrations of linalool hydroperoxides in patients and control participants. Materials and Methods: Patients who previously had a positive (patients) and a negative (controls) patch test reaction to linalool hydroperoxides 1.0% in petrolatum were patch tested with a dilution series of linalool hydroperoxides preparations and asked to perform ROAT twice daily with 3 concentrations of linalool hydroperoxides creams and a negative control cream for 28 days. The creams contain 44, 140, and 440 PPM of linalool hydroperoxides, representing real-world doses reported in consumer products. Results: Of all 47 participants, 31 were linalool hydroperoxides contact allergy patients, and 16 were controls. One patient had a positive ROAT reaction in the area where cream at the highest concentration of linalool hydroperoxides was applied for 28 days. Conclusions: Repeated exposure to creams containing linalool hydroperoxides at real-life concentrations could rarely elicit an allergic reaction on intact skin after 4 weeks.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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