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Enregistrement W49488193 · doi:10.2310/7750.2013.13096

Burning Mouth Syndrome

2014· article· en· W49488193 sur OpenAlexaff
Carrie B. Lynde, Miriam Grushka, Scott R. Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurning mouth syndromePatch testDermatologyOral mucosaBenzoyl peroxidePatch testingEtiologyContact allergyAllergyContact dermatitisGastroenterologyInternal medicinePathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Burning mouth syndrome (BMS) is a burning or sore mouth in the absence of changes in the oral mucosa. It is often difficult to diagnose and treat. Numerous theories of the etiology have been suggested, including contact allergy. OBJECTIVE: To determine the clinical utility of patch testing in patients with BMS. METHODS: We retrospectively reviewed the charts of patients diagnosed with BMS who had patch testing performed between January 1, 2008, and July 31, 2012. RESULTS: Of 142 consecutive patients with BMS, 132 consented to patch testing; 89 (67%) had allergic patch test reactions. Of the patients with positive results, 66 (74%) had results that were deemed to have possible relevance. The most common allergens detected were nickel sulfate 2.5%, dodecyl gallate 0.3%, octyl gallate 0.3%, fragrance mix 8%, benzoyl peroxide 1%, and cinnamic alcohol 1%. CONCLUSIONS: Our findings suggest that contact allergy may be an etiologic factor in some patients with BMS. Patch testing is a useful investigation for BMS patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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