Observational long-term follow-up study of rapid food oral immunotherapy with omalizumab
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of clinical studies focused on treating a single food allergy through oral immunotherapy (OIT) with adjunctive omalizumab treatment have been published. We previously demonstrated safety and tolerability of a rapid OIT protocol using omalizumab in a phase 1 study to achieve desensitization to multiple (up to 5) food allergens in parallel, rapidly (7-36 weeks; median = 18 weeks). In the current long-term, observational study, we followed 34 food allergic participants for over 5 years, who had originally undergone the phase 1 rapid OIT protocol. METHODS: After reaching the maintenance dose of 2 g protein for each of their respective food allergens as a part of the phase 1 study, the long-term maintenance dose was reduced for some participants based on a pragmatic team-based decision. Participants were followed up to 62 months through standard oral food challenges (OFCs), skin prick tests, and blood tests. RESULTS: Each participant passed the 2 g OFC to each of their offending food allergens (up to 5 food allergens in total) at the end of the long-term follow-up (LTFU) study. CONCLUSION: Registry: Clinicaltrials.gov. Registration numbers: NCT01510626 (original study), NCT03234764 (LTFU study). Date of registration: November 29, 2011 (original study); July 26, 2017 (LTFU study, retrospectively registered).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».