Management of allergic diseases in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Allergic diseases like asthma, allergic rhinitis, food allergy, hymenoptera allergy, or atopic dermatitis are highly prevalent in women of childbearing age and may affect up to 30% of this age group. This review focuses on the management of allergic diseases during pregnancy. Furthermore, we discuss the challenges of counseling women with allergic diseases in the reproductive age, including considerations relevant to the ongoing SARS-CoV-2 pandemic. To create the optimal milieu for the unborn child, a multitude of immunological changes occur during pregnancy which may favor type 2 responses and aggravate disease phenotypes. In co-occurrence with suboptimal preconception disease control, this elevated Th2 responses may aggravate allergic disease manifestations during pregnancy and pose a risk for mother and child. Due to limitations in conducting clinical trials in pregnant women, safety data on anti-allergic drugs during pregnancy are limited. The lack of information and concerns among pregnant patients demands counseling on the benefits of anti-allergic drugs and the potential and known risks. This includes information on the risk for mother and child of disease aggravation in the absence of treatment. By doing so, informed decisions and shared decision-making can take place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».