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Enregistrement W2415106199 · doi:10.1111/all.12953

Markers of tolerance development to food allergens

2016· review· en· W2415106199 sur OpenAlexaff
Marta Ponce, Susanne C. Diesner, Zsolt Szépfalusi, Thomas Eiwegger

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOesterreichische NationalbankAustrian Science Fund
Mots-clésMedicinePeanut allergyFood allergyOral food challengeImmunologyOral immunotherapyAllergyImmune toleranceFood allergensAnaphylaxisImmunoglobulin EEgg allergyIntensive care medicineImmune systemAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IgE-mediated reactions to food allergens are the most common cause of anaphylaxis in childhood. Although allergies to cow's milk, egg, or soy proteins, in contrast to peanut and tree nut allergens, resolve within the first 6 years of life in up to 60% due to natural tolerance development, this process is not well understood. At present, there is no cure or treatment for food allergy that would result in an induction of tolerance to the symptom-eliciting food. Avoidance, providing an emergency plan and education, is the standard of treatment. Oral immunotherapeutic approaches have been proven reasonable efficacy; however, they are associated with high rates of side-effects and low numbers of patients achieving tolerance. Nevertheless, mechanisms that take place during oral immunotherapy may help to understand tolerance development. On the basis of these therapeutic interventions, events like loss of basophil activation and induction of regulatory lymphocyte subsets and of blocking antibodies have been described. Their functional importance at a clinical level, however, remains to be investigated in detail. Consequently, there is eminent need to understand the process of tolerance development to food allergens and define biomarkers to develop and monitor new treatment strategies for food allergy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0010,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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