EAACI position paper on the clinical use of the bronchial allergen challenge: Unmet needs and research priorities
Notice bibliographique
Résumé
Allergic asthma (AA) is a common asthma phenotype, and its diagnosis requires both the demonstration of IgE-sensitization to aeroallergens and the causative role of this sensitization as a major driver of asthma symptoms. Therefore, a bronchial allergen challenge (BAC) would be occasionally required to identify AA patients among atopic asthmatics. Nevertheless, BAC is usually considered a research tool only, with existing protocols being tailored to mild asthmatics and research needs (eg long washout period for inhaled corticosteroids). Consequently, existing BAC protocols are not designed to be performed in moderate-to-severe asthmatics or in clinical practice. The correct diagnosis of AA might help select patients for immunomodulatory therapies. Allergen sublingual immunotherapy is now registered and recommended for controlled or partially controlled patients with house dust mite-driven AA and with FEV1 ≥ 70%. Allergen avoidance is costly and difficult to implement for the management of AA, so the proper selection of patients is also beneficial. In this position paper, the EAACI Task Force proposes a methodology for clinical BAC that would need to be validated in future studies. The clinical implementation of BAC could ultimately translate into a better phenotyping of asthmatics in real life, and into a more accurate selection of patients for long-term and costly management pathways.
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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 | 0,079 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,017 |
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 ».