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Enregistrement W2272308722 · doi:10.1159/000443764

How Low Should We Go?

2015· letter· en· W2272308722 sur OpenAlexaff
Julia Upton, Thomas Eiwegger

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Immunology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIngestionAllergyOral food challengeFood allergyImmunotherapyPopulationMaintenance doseMilk allergyPeanut allergyImmunologyImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

peanut protein without symptoms [5] . Blumchen et al. [6] targeted 500 mg of whole crushed peanuts, corresponding to 125 mg peanut protein, and found that some participants tolerated 4 g of crushed peanuts. Therefore, it is documented that participants could tolerate more than 10× the dose used for maintenance OIT. Other methodologies of immunotherapy which target lower maintenance doses than many OIT protocols include sublingual immunotherapy to milk and epicutaneous immunotherapy [reviewed in 2 ] ( fig. 1 ). If ingestion of a very low amount of food can elicit a clinical reaction, then perhaps very low doses can also be immune modifying. A review of published trials found that the minimum eliciting dose was 3.3 mg for milk [7] . This amount would correspond to about 0.009 ml or less than 1⁄4 of a drop of milk. In a recent edition of the International Archives of Allergy and Immunology , Yanagida et al. [8] explore the use of an LOIT protocol to milk in a severely milk-allergic population. The maintenance dose target was only 3 ml of milk or just over 100 mg of milk protein. This dose is less than 2% of what would traditionally be considered a serving of milk. They used an initial 5-day in-hospital dose escalation protocol with ongoing daily doses and any required dose escalation was at home. Of the 12 patients on treatment, 9/12 could drink 3 ml of milk daily without reactions and 4/12 could tolerate 25 ml, which Milk allergy is a common phenomenon with a prevalence of around 2% in 2-year-old children. Avoidance itself is not sufficient to prevent allergic reactions as suggested by one study reporting an incidence of 40% allergic reactions during a 12-month period. Thirty-seven percent of reactions were moderate to severe [1] . Therefore feasible treatment options for milk allergy are needed. Milk oral immunotherapy (OIT) has been investigated for treatment of milk allergy [2] . Many OIT trials targeted serving-size amounts of food such as approximately 5– 16 g in milk, 2 g in egg and 0.8–7 g in peanut OIT trials. Initial enthusiasm over OIT to milk was tempered by allergic reactions (19% with anaphylactic reaction at least once) and by limited long-term responders (31%) [3] . The OIT method of the recent long-term follow-up study of milk used 500 mg milk protein and had a median maximum tolerated dose after OIT of 1,400 mg [3] . Previous studies in peanut have shown that low-dose OIT (LOIT) may have promise as a treatment. Recently, an abstract has attracted attention at the AAAAI [4] . In this study, yet to be reported unblinded, it appeared that there was little difference in clinical and immunological outcomes in young children randomized to low-dose (300 mg) or high-dose (3,000 mg) OIT to peanut. Previous to that study, the same center initially targeted a maintenance dose of 300 mg of peanut protein and 93% who completed the protocol passed a challenge of 3,900 mg Published online: January 21, 2016

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,028

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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