COVID-19-vaccination in patients receiving allergen immunotherapy (AIT) or biologics - EAACI recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Immune modulation is a key therapeutic tool for allergic diseases and asthma. It can be achieved in an antigen-specific way via allergen immunotherapy (AIT) or in endotype-driven approach using biologicals that target the major pathways of the type 2 (T2) immune response: IgE, IL-5 and IL-4/IL-13. COVID-19 vaccine provides an excellent opportunity to tackle the global pandemics and is currently being applied in an accelerated rhythm worldwide. It works as well through immune modulation. Thus, as there is an obvious interference between these treatment modalities recommendations on how they should be applied in sequence are expected. The European Academy of Allergy and Clinical Immunology (EAACI) gathered an outstanding expert panel under its Research and Outreach Committee (ROC). This expert panel was called to evaluate the evidence and formulate recommendation on the administration of COVID-19 vaccine in patients with allergic diseases and asthma receiving AIT or biologicals. The panel also formulated recommendations for COVID-19 vaccine in association with biologicals targeting the type 1 or type 3 immune response. In formulating recommendations, the panel evaluated the mechanisms of COVID-19 infection, of COVID-19 vaccine, of AIT and of biologicals and considered the data published for other anti-infectious vaccines administered concurrently with AIT or biologicals.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 ».