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Enregistrement W918965066 · doi:10.1097/der.0000000000000119

Demographics of US Pediatric Contact Dermatitis Registry Providers

2015· article· en· W918965066 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Alina Goldenberg, Sharon E. Jacob

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Miami
Mots-clésMedicineDemographicsFamily medicineQuarter (Canadian coin)Allergic contact dermatitisAllergyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children are as likely as adults to be sensitized and reactive to contact allergens. However, the prevailing data on pediatric allergic contact dermatitis are quantitatively and qualitatively limited because of a narrow geographic localization of data-reporting providers. OBJECTIVE: The aim of the study was to present the first quarter results from the Loma Linda Pediatric Contact Dermatitis Registry focused on registered providers who self-identified as providing care for pediatric allergic contact dermatitis (ACD) within the United States. METHODS: The US providers were invited to join the registry via completion of an online, secure, 11-question registration survey addressing demographics and clinical practice essentials. The presented results reflect data gathered within the first quarter of registry recruitment; registration is ongoing. RESULTS: Of 169 responders from 48 states, the majority of providers were female (60.4%), academic (55.6%), and dermatologists (76.3%). Based on individual provider averages, the minimum cumulative number of pediatric patch-test evaluations performed each year ranged between 1372 and 3468 children. CONCLUSIONS: The Pediatric Contact Dermatitis Registry provides a description of the current leaders in the realm of pediatric ACD and gaps, which are in need of attention. The registry allows for a collaborative effort to exchange information, educate providers, and foster investigative research with the hope of legislation that can reduce the disease burden of ACD in US children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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