Evaluation of Basophil Activation Tests to Diagnose Tolerance to Food Allergens
Notice bibliographique
Résumé
Title: Evaluation of Basophil Activation Tests to Diagnose Tolerance to Food Allergens Erik N. Newman, MDa,b, Patricia Merkel, MSc, Leah Huey, BSc, Maureen Bauer, MDc, Matthew Greenhawt, MD, MBA, MScc, Vijaya Knight MD, PhDcaDepartment of Dermatology, University of Utah School of MedicinebDivision of Allergy & Immunology, Department of Pediatrics, University of Utah School of MedicinecDepartment of Pediatrics, Section of Allergy and Immunology, Children’s Hospital Colorado, University of Colorado School of MedicineSource of Funding: University of Colorado Department of Pediatrics and Children’s Hospital Colorado Research InstituteDisclosure: Matthew Greenhawt is supported by grant #5K08HS024599-02 from the Agency for Healthcare Research and Quality; is an expert panel and coordinating committee member of the NIAID-sponsored Guidelines for Peanut Allergy Prevention; has served as a consultant for the Canadian Transportation Agency, Thermo Fisher, Intrommune, and Aimmune Therapeutics; is a member of physician/medical advisory boards for Aimmune Therapeutics, DBV Technologies, Sanofi/Genzyme, Genentech, GlaxoSmith Kline, Merck, Nutricia, Kaleo Pharmaceutical, Nestle, Aquestive, Allergy Therapeutics, AllerGenis, Aravax, and Monsanto; is a member of the scientific advisory council for the National Peanut Board; has received honorarium for lectures from Thermo Fisher, Aimmune Therapeutics, DBV Technologies, Before Brands, multiple state allergy societies, the American College of Allergy Asthma and Immunology, the European Academy of Allergy and Clinical Immunology; is an associate editor for the Annals of Allergy, Asthma, and Immunology; and is a member of the Joint Taskforce on Allergy PracticeWORD COUNT: 1149Key words: basophil activation test, food allergy, diagnostic testing
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».