EAACI statement on the diagnosis, management and prevention of severe allergic reactions to COVID‐19 vaccines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The first approved COVID-19 vaccines include Pfizer/BioNTech BNT162B2, Moderna mRNA-1273 and AstraZeneca recombinant adenoviral ChAdOx1-S. Soon after approval, severe allergic reactions to the mRNA-based vaccines that resolved after treatment were reported. Regulatory agencies from the European Union, Unites States and the United Kingdom agree that vaccinations are contraindicated only when there is an allergy to one of the vaccine components or if there was a severe allergic reaction to the first dose. This position paper of the European Academy of Allergy and Clinical Immunology (EAACI) agrees with these recommendations and clarifies that there is no contraindication to administer these vaccines to allergic patients who do not have a history of an allergic reaction to any of the vaccine components. Importantly, as is the case for any medication, anaphylaxis may occur after vaccination in the absence of a history of allergic disease. Therefore, we provide a simplified algorithm of prevention, diagnosis and treatment of severe allergic reactions and a list of recommended medications and equipment for vaccine centres. We also describe potentially allergenic/immunogenic components of the approved vaccines and propose a workup to identify the responsible allergen. Close collaboration between academia, regulatory agencies and vaccine producers will facilitate approaches for patients at risks, such as incremental dosing of the second injection or desensitization. Finally, we identify unmet research needs and propose a concerted international roadmap towards precision diagnosis and management to minimize the risk of allergic reactions to COVID-19 vaccines and to facilitate their broader and safer use.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle