Notice bibliographique
Résumé
Background:Patch testing for suspected sensitivity to cosmetics and other personal care products is usually done by testing with nonirritating products “as is” and by panels of antigens likely to contain causative ingredients. Most allergic reactions are reportedly due to sensitivity to either fragrances or preservatives. Although most preservatives found in patients' products are available for patch testing, only a small number of fragrance ingredients are available, and fragrance components are seldom labeled. Most personal care products contain many other ingredients, and unless the patient reacts to the whole product and the ingredients are obtained from the manufacturer, most of these are seldom tested. Methods:Investigators reviewed patch-test records of patients who presented with eruptions compatible with the use of their personal care products and who were tested with available ingredients that were listed on the labels of products they were using. This allowed testing with many ingredients in products that are too irritant for “as is” testing. Some of the results included those of persons who were tested in other series, so these were separated. Results:Of patch tests with 52 cosmetic ingredients also tested in other series, 3.4% produced at least one + or greater reaction. Of those antigens tested only when present in products used by the patient, 55 of the 121 ingredients produced at least one + reaction, and about 3.6% of the test results were positive. Conclusions:Adding ingredients found in the patient's personal care products to patch tests done on those compatible with exposure increases the positive yield in patch testing, and the number of positive results is likely to increase as more ingredients are available for testing.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».