Allergy to dust mites may contribute to early onset and severity of alopecia areata
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A higher risk of allergic diseases such as rhinitis, asthma and atopic eczema (atopic dermatitis) has been reported for patients with alopecia areata (AA) compared with the general population, but the significance of this is still largely unclear. AIM: To determine whether serum total or specific IgE play a role in the onset and severity of AA. METHODS: We tested 461 serum samples from 351 patients with AA and 110 healthy controls (HC) for total IgE (tIgE) and specific IgE (sIgE) by ImmunoCAP-100 or in vitro test (IVT). RESULTS: The absolute value of tIgE was higher in patients with AA than in normal controls (P < 0.001), although the prevalence of raised tIgE (> 120 IU/mL) detected in patients with AA (29.3%) was similar to that of HC (21.8%). Prevalences of raised sIgE against various allergens detected by ImmunoCAP-100 showed that Dermatophagoides pteronyssinus (Der p; 31.1%) and Dermatophagoides farinae (Der f; 29.0%) were the most common allergens. Similar results were found by IVT, with the most common response being against Der p/Der f (29.0%). However, the prevalences of tIgE and sIgE against dust mites (Der p and Der f) in patients with early-onset AA and severe AA were significantly higher than those with late-onset AA and mild AA (P = 0.02, P = 0.02 vs. P = 0.03 and P = 0.001, respectively). Notably, the increases in tIgE and sIgE were independent of atopy history. CONCLUSIONS: Allergy to dust mites may have an effect on the immune response in AA, and may contribute to its early onset and severity in patients of Chinese origin.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle