Are Plasma IL-10 Levels a Useful Marker of Human Clinical Tolerance in Peanut Allergy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergies are a major component of the burden of allergic disease. Accurate risk assessment for prediction of future clinical reactivity or clinical tolerance is limited by currently available techniques. Recent studies suggest that constitutively elevated global serum levels of IL-10, a cytokine that down-regulates both Th1 and Th2 cytokine production, may be useful in identifying human clinical tolerance to foods. OBJECTIVE: Determine the usefulness of constitutive IL-10 levels as a marker of clinical tolerance to peanut in children and adults. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: 107 subjects who were clinically tolerant to peanut and 94 subjects who were clinically allergic to peanut participated. Plasma was analyzed via ELISA to quantify the frequency of individuals with constitutive IL-10 levels and the intensity of those responses. The data were then stratified by age, gender and clinical status to assess the utility of this putative biomarker in specific at-risk groups. All 201 subjects had readily quantified plasma IL-10. Levels were no higher in subjects who were clinically tolerant to peanut than those in individuals clinically allergic to peanut. Stratification by age, gender or both did not improve the capacity of IL-10 levels to identify clinical tolerance to peanut. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Plasma IL-10 levels are neither a useful biomarker of clinical tolerance to peanut nor a potential tool for identification of clinical tolerance to peanut in humans.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».