Optimizing oral immunotherapy to cow milk protein: a decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
Oral immunotherapy (OIT) to cow milk protein (CMP) allows some children with cow milk allergy (CMA) to outgrow their allergy sooner, but increases their initial risk of anaphylaxis. We used Markov transition models to compare the expected lifetime gain in quality-adjusted life years (QALYs) of OIT to CMP versus strict avoidance of CMP. Models were run for base cases of 6- to 16-year-old children with CMA requiring strict CMP avoidance. Rates of transition to the partial or full desensitization and complete tolerance states, utilities for each state, and disutilities and durations of reactions were determined from the literature. Participants progressed through the OIT states in order but could regress to an earlier state or repeat OIT. For an 8-year-old child, OIT resulted in a 0.9 QALYs gain compared with strict avoidance; this benefit increased to 1.9 QALYs for a 16-year-old. Sensitivity analysis showed that OIT became the preferred strategy within 6 years of starting OIT. The models were sensitive to the state utilities, but not to the transition probabilities between states. Probabilities of reactions had to be over 10 times the literature-based estimates for OIT to no longer be the preferred strategy. Limitations of these models included the paucity of utility measures for children with CMA and the possible under-reporting of CMA-related reactions or death. For children with CMA, OIT offers improved QALYs and the benefits outweigh the risks within a few years. Determination of utilities for younger children with CMA will help to further address this question.
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 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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».