Reproducibility of serum IgE, Ara h2 skin prick testing and fraction of exhaled nitric oxide for predicting clinical peanut allergy in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ara h2 sIgE serum levels improve the diagnostic accuracy for predicting peanut allergy, but the use of Ara h2 purified protein as a skin prick test (SPT), has not been substantially evaluated. The fraction of exhaled nitric oxide (FeNO) shows promise as a novel biomarker of peanut allergy. Reproducibility of these measures has not been determined. The aim was to assess the accuracy and reproducibility (over a time-period of at least 12 months) of SPT to Ara h2 in comparison with four predictors of clinical peanut allergy (Peanut SPT, Ara h2 specific Immunoglobulin E (sIgE), Peanut sIgE and FeNO). METHODS: Twenty-seven children were recruited in a follow-up of a prospective cohort of fifty-six children at least 12 months after an open-labelled peanut food challenge. Their repeat assessment involved a questionnaire, SPT to peanut and Ara h2 purified protein, FeNO and sIgE to peanut and Ara h2 measurements. RESULTS: Ara h2 SPT was no worse in accuracy when compared with peanut SPT, FeNO, Ara h2 sIgE and peanut sIgE (AUC 0.908 compared with 0.887, 0.889, 0.935 and 0.804 respectively) for predicting allergic reaction at previous food challenge. SPT for peanut and Ara h2 demonstrated limited reproducibility (ICC = 0.51 and 0.44); while FeNO demonstrated good reproducibility (ICC = 0.73) and sIgE for peanut and Ara h2 were highly reproducible (ICC = 0.81 and 0.85). CONCLUSIONS: In this population, Ara h2 SPT was no worse in accuracy when compared with current testing for the evaluation of clinical peanut allergy, but had-like peanut SPT-poor reproducibility. FeNO, peanut sIgE and Ara h2 sIgE were consistently reproducible despite an interval of at least 12 months between the repeated measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».