Contact Sensitization in the Cleaning Industry: Updated Analysis of Contact Allergy Surveillance Data of the Information Network of Departments of Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Occupational contact allergy is common in the cleaning industry. Objective: To identify common occupational sensitizers and analyze time trends in type IV sensitization in female cleaners. Methods: Data of 860 female cleaners with occupational dermatitis (OD) patch tested in 58 centers within the Information Network of Departments of Dermatology from 2010 to 2022 were analyzed. The comparison group consisted of 966 female cleaners without OD. Statistical analyses included 95% confidence intervals (CIs) and the exact Cochran–Armitage trend test. Results: Among 860 female cleaners with OD, 729 (84.8%) had hand dermatitis. Most frequent final diagnoses were irritant contact dermatitis (32.8%) and allergic contact dermatitis (25.3%). Compared to female cleaners without OD, higher sensitization rates were found for rubber additives (thiuram mix [8.6%, 95% CI: 6.5–10.7], zinc diethyldithiocarbamate [2.0%, 95% CI: 0.9–3.1], mercapto mix [1.3%, 95% CI: 0.4–2.1]), formaldehyde (2.3%, 95% CI: 1.0–3.6), and hydroxyisohexyl 3-cyclohexene carboxaldehyde (HICC) (3.0%, 95% CI: 1.5–4.6). Glutaraldehyde sensitization showed a decreasing time trend over the study period and should be further monitored. Conclusions: Rubber additives, preservatives/disinfectants (aldehydes), and HICC are occupationally relevant sensitizers in female cleaners, underscoring the need for targeted prevention strategies and continuous monitoring to protect their health.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».