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Enregistrement W3202371345 · doi:10.3389/falgy.2021.725165

Home-Based Peanut Oral Immunotherapy for Low-Risk Peanut-Allergic Preschoolers During the COVID-19 Pandemic and Beyond

2021· article· en· W3202371345 sur OpenAlexaff
Gilbert T. Chua, Edmond S. Chan, Lianne Soller, Victoria E. Cook, Timothy K. Vander Leek, Raymond Mak

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Allergy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLi Ka Shing Faculty of Medicine, University of Hong KongUniversity of Hong Kong
Mots-clésPeanut allergyOral immunotherapyMedicinePandemicAnaphylaxisPediatricsAllergyOral food challengePeanut butterFood allergyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineDiseaseImmunologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Food science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has led to the deprioritization of non-emergency services, such as oral food challenges and the initiation of oral immunotherapy (OIT) for food-allergic children. Recent studies have suggested that home-based peanut OIT could be a safe and effective option for low-risk peanut-allergic children. In the period between September 1, 2020, and January 31, 2021, nine preschoolers with a history of mild allergic reactions to peanut underwent home-based peanut OIT. Eight of them (88.9%) completed the build-up phase at home in 11-28 weeks, tolerating a daily maintenance dose of 320 mg peanut protein. During the build-up, six patients (75.0%) reported urticaria, three (33.3%) reported gastrointestinal tract symptoms, and one (14.3%) reported oral pruritis. None of the patients developed anaphylaxis, required epinephrine, or attended emergency services related to OIT. One or two virtual follow-up visits were completed per patient during the build-up phase. Our case series shows that home-based OIT could be offered to the low-risk preschoolers during the COVID-19 pandemic when non-emergency services are limited and could be considered beyond the pandemic, especially for the families living in the rural or remote areas that may otherwise be unable to access OIT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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