Notice bibliographique
Résumé
Fixed food eruption (FFE) is a rare cutaneous reaction characterized by the recurrence of skin lesions at the same sites following ingestion of specific food triggers. This review aims to address gaps in the literature by synthesizing findings from published cases and studies on FFE. A systematic search of the databases MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Web of Science was conducted on April 11, 2025. After screening for duplicates and excluding irrelevant studies, 32 studies were included in the review. Results showed that there was a greater prevalence of FFE documented in women (63.9%, n = 39) and patients over 18 years old (73.7%, n = 45). The most frequent offending agent identified was tonic water in 24.1% of cases (n = 15). The next most common triggers were cashew nuts and peanuts in 8.1% of cases each (n = 5). The onset of FFE was noted to be less than 4 hours after exposure in 67.2% of cases (n = 41). To diagnose FFE, the majority of studies, 78.6% (n = 48), utilized an oral challenge with the suspected agent to confirm association with the fixed eruption. Patch tests, 49.1% (n = 30), and biopsies, 21.3% (n = 13), were also frequently utilized. Negative patch tests on either previously affected or unaffected skin were also noted in 49.1% of cases (n = 30). Of note, only 29.5% (n = 18) of cases reported any form of treatment, and 72.2% (n = 13) of these reported trigger avoidance as the only form of management. To our knowledge, this is the first comprehensive review of FFE, synthesizing data on demographics, triggers, and diagnostic techniques.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».