Notice bibliographique
Résumé
Specific allergen immunotherapy is clinically effective and disease modifying. It has a duration of effect that exceeds the treatment period and prevents both the progression of allergic rhinitis to asthma and the acquisition of new allergic sensitizations. However, immunotherapy is associated with a high frequency of adverse events related to the allergenicity of vaccines. Allergenicity is conferred by the presence of intact B-cell epitopes that crosslink allergen-specific IgE on effector cells. The use of linear peptide sequences representing fragments of the native allergen is one approach to reduce allergenicity. Preclinical models of peptide immunotherapy have demonstrated efficacy in both autoimmunity and allergy. Translation of this technology into the clinic has gained momentum in recent years based on encouraging results from early clinical trials. To date, efforts have focused on two major allergens, but vaccines to a broader range of molecules are currently in clinical development. Mechanistically, peptide immunotherapy appears to work through the induction of adaptive, allergen-specific regulatory T cells that secrete the immunoregulatory cytokine IL-10. There is also evidence that peptide immunotherapy targeting allergen-specific T cells can indirectly modulate allergen-specific B-cell responses. Peptide immunotherapy may provide a safe and efficacious alternative to conventional subcutaneous and/or sublingual approaches using native allergen preparations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».