2019 ARIA Care pathways for allergen immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Allergen immunotherapy (AIT) is a proven therapeutic option for the treatment of allergic rhinitis and/or asthma. Many guidelines or national practice guidelines have been produced but the evidence-based method varies, many are complex and none propose care pathways. This paper reviews care pathways for AIT using strict criteria and provides simple recommendations that can be used by all stakeholders including healthcare professionals. The decision to prescribe AIT for the patient should be individualized and based on the relevance of the allergens, the persistence of symptoms despite appropriate medications according to guidelines as well as the availability of good-quality and efficacious extracts. Allergen extracts cannot be regarded as generics. Immunotherapy is selected by specialists for stratified patients. There are no currently available validated biomarkers that can predict AIT success. In adolescents and adults, AIT should be reserved for patients with moderate/severe rhinitis or for those with moderate asthma who, despite appropriate pharmacotherapy and adherence, continue to exhibit exacerbations that appear to be related to allergen exposure, except in some specific cases. Immunotherapy may be even more advantageous in patients with multimorbidity. In children, AIT may prevent asthma onset in patients with rhinitis. mHealth tools are promising for the stratification and follow-up of patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,011 |
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 ».