Children passive smoking jeopardises the efficacy of standard anti-allergic pharmacological therapy, while sublingual immunotherapy withstands
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between genetic predisposition and environmental risk factors such as passive smoke in determining respiratory allergies is still uncertain; even less is known about the role played by passive smoking in influencing the success of therapy for rhinitis and allergic asthma. OBJECTIVE: The purpose of this prospective, randomised study was to determine whether passive smoking influences the outcome of therapies in paediatric patients with allergic respiratory diseases. METHODS: The study included 68 children (mean age 11.51 years; range: 5-17) suffering from perennial rhinitis and intermittent asthma monosensitised to Dermatophagoides. Thirty-four subjects were exposed to daily passive smoking in their families, 34 were not. The two groups have been then randomised to receive continuous treatment with cetirizine or SLIT for three years. RESULTS: There were 3/34 (8.8%) dropouts in the SLIT arm and 4/34 (11.7%) in the cetirizine arm. After three years, the patients exposed to passive smoking showed higher nasal eosinophilia, a worse clinical-symptomatic and pharmacological score with a worsened bronchial reactivity and functional indices of persistent asthma, regardless of how they had been treated. Nevertheless, SLIT prevented the worsening of all the clinical parameters more than the antihistamine alone either among the children exposed to smoking or not. CONCLUSIONS: Exposure to passive smoking in children suffering from respiratory allergies due to Dermatophagoides decreased the clinical response to both drug therapy and SLIT. Nonetheless, while the children submitted to drug therapy worsened or did not show any significant improvement, the ones treated with SLIT improved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».