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Enregistrement W4253944279 · doi:10.1186/s13223-018-0282-5

Allergen-specific immunotherapy

2018· review· en· W4253944279 sur OpenAlexaffvenueabout
William Moote, Harold Kim, Anne K. Ellis

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityMcMaster University Medical CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnaphylaxisImmunotherapyAllergen immunotherapyIntensive care medicineAsthmaAnaphylactic reactionsAllergyAllergenAdverse effectImmunologyDermatologyInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allergen-specific immunotherapy is a potentially disease-modifying therapy that is effective for the treatment of allergic rhinitis/conjunctivitis, allergic asthma and stinging insect hypersensitivity. However, despite its proven efficacy in these conditions, it is frequently underutilized in Canada. The decision to proceed with allergen-specific immunotherapy should be made on a case-by-case basis, taking into account individual patient factors, such as the degree to which symptoms can be reduced by avoidance measures and pharmacological therapy, the amount and type of medication required to control symptoms, the adverse effects of pharmacological treatment, and patient preferences. Since this form of therapy carries a risk of anaphylactic reactions, it should only be prescribed by physicians who are adequately trained in the treatment of allergic conditions. Furthermore, for subcutaneous therapy, injections must be given under medical supervision in clinics that are equipped to manage anaphylaxis. In this article, the authors review the indications and contraindications, patient selection criteria, and details regarding the administration, safety and efficacy of allergen-specific immunotherapy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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