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Enregistrement W2614031938 · doi:10.1111/all.13201

Allergen immunotherapy for allergic rhinoconjunctivitis: A systematic review and meta‐analysis

2017· review· en· W2614031938 sur OpenAlexafffund
Sangeeta Dhami, Ulugbek Nurmatov, Stefania Arasi, Tahir Mehmood Khan, Miqdad Asaria, Hadar Zaman, Arnav Agarwal, G. Netuveli, Graham Roberts, Oliver Pfaar, Antonella Muraro, Ignacio J. Ansotegui, Moisés A. Calderón, Cemal Cingi, Stephen R. Durham, Roy Gerth van Wijk, Susanne Halken, Eckard Hamelmann, Peter W. Hellings, Lars Jacobsen, Edward F. Knol, Désirée Larenas‐Linnemann, Sandra Y. Lin, Paraskevi Maggina, Ralph Mösges, Hanneke Oude Elberink, Giovanni Battista Pajno, Ruby Panwankar, Elide A. Pastorello, Martín Penagos, Constantinos Pitsios, Giuseppina Rotiroti, Frans Timmermans, Olympia Tsilochristou, E.‐M. Varga, Carsten B. Schmidt‐Weber, Jennifer Wilkinson, Andrew B. Williams, Margitta Worm, Luo Zhang, Aziz Sheikh

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAllergopharmaEuropean CommissionNovartis PharmaRegione del VenetoXi'an Eurasia UniversityEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyNational and Kapodistrian University of AthensHarokopio UniversityUniversitair Medisch Centrum GroningenRijksuniversiteit GroningenUniversity of TorontoUniversity of SouthamptonUniversity College LondonUniversità degli Studi di MessinaImperial College LondonOdense UniversitetshospitalMonash UniversityUniversity of East LondonRegeneron PharmaceuticalsUniversity Hospital Southampton NHS Foundation TrustNational Institute for Health and Care ResearchJohns Hopkins UniversityEskişehir Osmangazi ÜniversitesiFood Standards Agency
Mots-clésMedicineDiscontinuationMeta-analysisAllergyAllergen immunotherapyCochrane LibraryMEDLINESystematic reviewInternal medicineAllergenPediatricsPhysical therapyIntensive care medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The European Academy of Allergy and Clinical Immunology (EAACI) is in the process of developing Guidelines on Allergen Immunotherapy (AIT) for Allergic Rhinoconjunctivitis. To inform the development of clinical recommendations, we undertook a systematic review to assess the effectiveness, cost-effectiveness, and safety of AIT in the management of allergic rhinoconjunctivitis. METHODS: We searched nine international biomedical databases for published, in-progress, and unpublished evidence. Studies were independently screened by two reviewers against predefined eligibility criteria and critically appraised using established instruments. Our primary outcomes of interest were symptom, medication, and combined symptom and medication scores. Secondary outcomes of interest included cost-effectiveness and safety. Data were descriptively summarized and then quantitatively synthesized using random-effects meta-analyses. RESULTS: We identified 5960 studies of which 160 studies satisfied our eligibility criteria. There was a substantial body of evidence demonstrating significant reductions in standardized mean differences (SMD) of symptom (SMD -0.53, 95% CI -0.63, -0.42), medication (SMD -0.37, 95% CI -0.49, -0.26), and combined symptom and medication (SMD -0.49, 95% CI -0.69, -0.30) scores while on treatment that were robust to prespecified sensitivity analyses. There was in comparison a more modest body of evidence on effectiveness post-discontinuation of AIT, suggesting a benefit in relation to symptom scores. CONCLUSIONS: AIT is effective in improving symptom, medication, and combined symptom and medication scores in patients with allergic rhinoconjunctivitis while on treatment, and there is some evidence suggesting that these benefits are maintained in relation to symptom scores after discontinuation of therapy.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,380
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'étudeMéta-analyse
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

Citations361
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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