A practical, clinical approach to the assessment and management of suspected insulin allergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although allergic reactions to insulin are uncommon, they can be difficult to diagnose and management may be very difficult in subjects with Type 1 diabetes with severe allergy. Access to allergists and specialist diagnostic tests is limited and few diabetes specialists are familiar with desensitization as a means of treating allergy. People with diabetes may develop symptoms which mimic insulin allergy but are attributable to other conditions. CASE REPORTS: Here we describe three cases of insulin allergy. One patient presented with severe, albeit localized, urticarial reactions at injection sites. The most severe case was a woman with recent-onset Type 1 diabetes who presented with grade 2 anaphylaxis. The third patient presented with generalized urticaria and angioedema. Insulin allergy was confirmed in all three cases. METHODS: Assessment involved measurement of immunoglobulin and anti-insulin antibody levels. Skin testing was performed in two cases. Treatments included desensitization in one case, alternative insulin preparations, antihistamines and continuous subcutaneous insulin infusion. In all three cases of insulin allergy there has been successful resolution of symptoms. CONCLUSIONS: The clinical assessment and investigation in cases of suspected insulin allergy is described, along with detailed algorithms for skin testing and desensitization. This case series demonstrates an approach to challenging cases of suspected insulin allergy which will be helpful for diabetes specialists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».