One hundred and ten years of Allergen Immunotherapy: A journey from empiric observation to evidence
Notice bibliographique
Résumé
One hundred and ten years after Noon's first clinical report of the subcutaneous application of allergen extracts, allergen immunotherapy (AIT) has evolved as the most important pillar of the treatment of allergic patients. It is the only disease-modifying treatment option available and the evidence for its clinical efficacy and safety is broad and undisputed. Throughout recent decades, more insights into the underlying mechanisms, in particular the modulation of innate and adaptive immune responses, have been described. AIT is acknowledged by worldwide regulatory authorities, and following the regulatory guidelines for product development, AIT products are subject to a rigorous evaluation before obtaining market authorization. Knowledge and practice are anchored in international guidelines, such as the recently published series of the European Academy of Allergy and Clinical Immunology (EAACI). Innovative approaches continue to be further developed with the focus on clinical improvement by, for example, the usage of adjuvants, peptides, recombinants, modification of allergens, new routes of administration, and the concomitant use of biologicals. In addition, real-life data provide complementary and valuable information on the effectiveness and tolerability of this treatment option in the clinical routine. New mobile health technologies and big-data approaches will improve daily treatment convenience, adherence, and efficacy of AIT. However, the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has also had some implications for the feasibility and practicability of AIT. Taken together, AIT as the only disease-modifying therapy in allergic diseases has been broadly investigated over the past 110 years laying the path for innovations and further improvement.
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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 | 0,041 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».