Anaphylaxis, killer allergy : long-term management in the community
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, physicians are trained to diagnose and treat anaphylaxis as an acute emergency in a health care setting. In addition to this crucial and time-honored role, we should be cognizant of our wider responsibility to (1) provide a risk assessment for individuals with anaphylaxis, (2) prevent future anaphylaxis episodes by developing long-term personalized risk reduction strategies for affected individuals, and (3) emphasize anaphylaxis education. Risk assessment should include verification of the trigger factor or factors for the anaphylaxis episode by obtaining a comprehensive history and performing relevant investigations, including allergen skin tests and measurement of allergen-specific IgE in serum. In addition, the potential effect of comorbidities and concurrently administered medications on the recognition and emergency treatment of subsequent episodes should be determined. Risk reduction strategies should be personalized to include information about avoidance of specific triggers and initiation of relevant specific preventive treatment (eg, venom immunotherapy). At-risk individuals should be coached in the use of self-injectable epinephrine and equipped with an anaphylaxis emergency action plan and with accurate medical identification. Anaphylaxis education should be provided for these individuals, their families and caregivers, health care professionals, and the general public. Further development of an optimal diagnostic test for anaphylaxis and of tests and algorithms to predict future risk and prevent fatality are urgently needed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».