Scalp Allergic Contact Dermatitis: A Retrospective Analysisof Allergen Profiles and Distribution Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Scalp allergic contact dermatitis (ACD) is less frequent than at other body sites, underdiagnosed due to overlapping dermatoses, and understudied. This study characterized its epidemiology, clinical features, allergen profile, lesion distribution, and preexisting scalp conditions. Methods: A retrospective cohort (Sheba Medical Center, 2009–2023) included patients with clinically relevant patch test-confirmed ACD, categorized into 3 groups: ( a ) symptoms only (n = 17), ( b ) visible lesions without preexisting scalp disorder (n = 68), and ( c ) visible lesions with a preexisting scalp disorder (n = 16). Demographic, clinical, and patch test data were analyzed. Results: Scalp ACD represented 3.2% of patch test referrals (n = 101); 91.1% were female (mean age = 50). Common symptoms were itching and hair shedding, erythema, and scaling were the most frequent signs. Lesions involved only the scalp in 45% and extended beyond in 55%. Diagnosis was delayed by an average of 17 months. Patients had an average of 3.45 positive allergens; 50.5% were polysensitized. Nickel sulfate (47.5%), paraphenylenediamine (32%), and methylisothiazolinone/methylchloroisothiazolinone (14%) were most frequent. Allergen patterns varied by lesion distribution and preexisting scalp conditions. Conclusions: Scalp ACD predominantly affects middle-aged women and often extends beyond the scalp. Delayed diagnosis is common. Distinct allergen patterns, frequent polysensitization, and the influence of preexisting conditions highlight the need for targeted allergen avoidance strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».