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Enregistrement W2318403340 · doi:10.2500/aap.2014.35.3758

The history and progression of treatments for allergic rhinitis

2014· review· en· W2318403340 sur OpenAlexaboutno aff
Nancy K. Ostrom

Notice bibliographique

RevueAllergy and Asthma Proceedings · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntihistamineMedicineContext (archaeology)Intensive care medicineAsthmaPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article intends to place new treatments in the context of allergic rhinitis (AR) treatment history. The medical literature was searched for significant advances and changes in AR treatment. Historical data on AR treatment options and management were selected. Reviews of AR management published throughout the 20th century were included to provide context for treatment advances. Modern AR treatment began in the early 20th century with immunotherapy and was soon followed by the emergence of antihistamine therapy in the 1930s. Numerous treatments for AR have been used over the ensuing decades, including decongestants, mast cell stabilizers, and leukotriene receptor antagonists. Topical corticosteroid options were developed the 1950s, and, added to baseline antihistamine therapy, became the foundation of AR treatment. Treatment options were significantly impacted after the 1987 Montreal Protocol, which phased out the use of chlorofluorocarbon propellant aerosols because of environmental concerns. From the mid-1990s until recently, this left only aqueous solution options for intranasal corticosteroids (INSs). The approval of the first hydrofluoroalkane propellant aerosol INSs for AR in 2012 restored a "dry" aerosol treatment option. The first combination intranasal antihistamine/INSs was also approved in 2012, providing a novel treatment option for AR. Treatment of AR has progressed with new therapeutic options now available. This should continue to move forward with agents to alter the allergic mechanism itself and impact the disease burden that has a significant impact on patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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