Rupatadine to prevent local allergic reactions to sublingual allergy immunotherapy: a case series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sublingual immunotherapy tablets (SLIT-T) are an effective treatment for allergic rhinitis (AR), but some patients experience local allergic reactions (LAR) in the first few weeks of treatment that can lead to treatment discontinuation. Although oral antihistamines are recommended for the treatment and pretreatment of LAR associated with SLIT-T, there are no clinical trial data to support this recommendation. Rupatadine is an H1 antihistamine that also inhibits platelet activating factor activity. The objective of this case series is to describe real-world clinical situations in which rupatadine was used to treat or mitigate SLIT-T-related LAR. CASE PRESENTATIONS: Five cases are presented by the managing allergist and off-label use of rupatadine is their expert opinion only. Patients in all 5 cases were treated with a SLIT-T (e.g. ragweed, tree, grass, or house dust mites) for the management of allergic rhinitis and experienced bothersome LAR with the first SLIT-T administration. In 3 cases, rupatadine 10 mg was administered for the immediate treatment of LAR (either in-office with the first SLIT-T dose or for subsequent LAR experienced at home) and the symptoms resolved. In 3 cases, pretreatment with other second-generation H1 antihistamines was unable to prevent LAR and the patients discontinued the SLIT-T. In these 3 cases, switching to pretreatment with rupatadine allowed the patients to restart and tolerate SLIT-T treatment with minimal or no LAR. In these patients with an established history of LAR, proactive pretreatment with rupatadine in subsequent seasons or with initiation of a different SLIT-T mitigated the previously experienced LARs. CONCLUSIONS: In the cases presented, treatment with rupatadine resolved LAR associated with SLIT-T treatment and rupatadine pretreatment appeared to mitigate subsequent LAR. Rupatadine may be an option to treat or improve the tolerability of the SLIT-T, potentially improving early treatment persistence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».