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Enregistrement W2800164512 · doi:10.1016/j.jaci.2018.03.011

A novel human mast cell activation test for peanut allergy

2018· letter· en· W2800164512 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra F. Santos, Natália C. Couto-Francisco, Natalia Bécares, Matthew Kwok, Henry T. Bahnson, Gideon Lack

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Medical Research and Development CommandCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchKing's College LondonEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyUniversity of AlbertaGenome PrairieNational Peanut BoardNational Institute for Health and Care ResearchGenome CanadaImmune Tolerance NetworkSanofiMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonAstraZenecaAsthma and Lung UKNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing's College Hospital NHS Foundation TrustPfizer
Mots-clésOverdiagnosisPeanut allergyAnaphylaxisImmunoglobulin EMedicineFood allergyGold standard (test)AllergyImmunologyOral immunotherapyOral food challengeMast cellOral allergy syndromeInternal medicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peanut allergy (PA) has a significant effect on patients' lives, and therefore an accurate diagnosis is extremely important. Peanut-specific IgE (P-sIgE) is associated with false-positive results and overdiagnosis.1 Measurement of Ara h 2–specific IgE is more accurate but is associated with false-negative results. Thus a considerable proportion of patients need to undergo an oral food challenge (OFC), the current gold standard to diagnose food allergy.2 OFCs carry the risk of causing allergic reactions, including anaphylaxis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 GPT0,368
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations112
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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