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Enregistrement W4405204216 · doi:10.1089/derm.2024.0331

Patch Testing in Solid Organ Transplant Recipients: Experience from a Tertiary Medical Center over 13 Years (2010–2022)

2024· article· en· W4405204216 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine Wang, Leila Tolaymat, Mark D. P. Davis, Molly J. Youssef, James A. Yiannias, Yul W. Yang, Matthew R. Hall

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCenter (category theory)Solid organOrgan transplantationInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: It is generally recommended that patients not be on immunosuppressive medications for patch testing, as these medications may suppress delayed-type hypersensitivity and lead to false negative results. There is a paucity of literature describing organ transplant recipients who underwent patch testing. Objective: The aim of this study is to examine patch testing results in solid organ transplant recipients over a 13-year period at our institution. Methods: We performed a retrospective analysis of patch test data from adult transplant recipients at our institution. Transplant patients who underwent patch testing were identified from a clinical patch test database, and a chart review was conducted. Results: Eighteen patients were included in the study. Patients had received kidney, liver, or heart transplants. Seven patients (38.9%) had at least one positive reaction. The highest reaction rates were seen with methylisothiazolinone (12.5%), methyldibromo glutaronitrile (12.5%), and benzalkonium chloride (10.0%). Limitations included small sample size, data from a tertiary referral center, and retrospective analysis. Conclusions: Liver and kidney transplant recipients displayed allergic reactions during patch testing. Patients may benefit from patch testing even if receiving immunosuppressive therapy, but some reactions may be falsely negative because of immunosuppression.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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