Outcome of a de-labelling algorithm compared with results of penicillin (β-lactam) allergy testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Penicillin allergy labels frequently impede guideline-directed treatment with a penicillin or other β-lactam antibiotics. Despite presumed allergy, targeted questioning may indicate a low probability of sensitization and permit reasonably safe administration of the antibiotic in question. In this study, we evaluated a standardized algorithm aiming to differentiate non-allergic patients from those with true allergic β-lactam hypersensitivity. METHODS: We retrospectively applied a de-labelling algorithm in 800 consecutive patients with suspected β-lactam hypersensitivity. All had undergone complete allergy work-up permitting to definitely exclude or diagnose β-lactam allergy between 2009 and 2019. RESULTS: In 595 (74.4%) out of 800 cases evaluated, β-lactam allergy could be excluded by negative challenge testing. IgE-mediated anaphylaxis was diagnosed in 70 (8.7%) patients, delayed-type hypersensitivity in 135 (16.9%). In 62 (88.6%) anaphylaxis cases, the algorithm correctly advised to use an alternative antibiotic. Accuracy was higher in patients with moderate to severe anaphylaxis (97.7%) compared to those with a history of mild reactions (73.1%). The algorithm correctly identified 122 (90.4%) patients with proven delayed-type hypersensitivity. It permitted de-labelling in 330 (55.5%) out of 595 patients with diagnostic exclusion of penicillin hypersensitivity, but failed to identify the remaining 265 (44.5%) as low-risk cases. CONCLUSIONS: The algorithm detected 89.8% of cases with penicillin (β-lactam) allergy, sensitivity was optimal for moderate to severe anaphylaxis. Study data justify the implementation of a standardized de-labelling algorithm under close supervision in order to permit guideline-directed treatment and reduce the use of broad-spectrum antibiotics as part of an antibiotic stewardship program.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».