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Enregistrement W2591201507 · doi:10.1186/s13223-017-0185-x

Allergic rhinitis: the eligible candidate to mite immunotherapy in the real world

2017· article· en· W2591201507 sur OpenAlexvenueno aff
Giorgio Ciprandi, Valentina Natoli, Paola Puccinelli, Cristoforo Incorvaia

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergyMiteHouse dust miteAllergen immunotherapyAllergenPediatricsDermatologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As standard drug treatment of allergic rhinitis (AR) is not completely satisfactory, allergen immunotherapy (AIT) represents the only current treatment with the potential to modify the natural history. House dust mite (HDM) allergy is very common. The aim of the current experience was to describe the clinical profile of HDM-allergic patients with AR who received AIT in a real world model, such as allergy clinics. Globally, 239 patients (126 adults and 113 children; 107 females and 132 males; mean age 21 years, age range 6-56 years) were evaluated. AIT was prescribed in 59 patients (24.7%), 44 adults (35%) and 15 children (13.3%). The current findings deriving from this real world multicentre study are consistent with previous investigations on HDM-AIT and define some clinical characteristics of the eligible candidate to this treatment. In fact, severity of ocular-nasal symptoms and over-use of symptomatic medications may typify the ideal candidate to HDM-AIT and SLIT was the preferred choice.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,347
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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