Recent advances in the diagnosis and management of tree nut and seed allergy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Tree nut (TN) and seed allergies are frequent, and their prevalence appears to be on the rise. Allergic reactions associated with these foods are more frequently severe, and these allergies tend to persist into adulthood, consequently affecting quality of life. In this review, we summarize recent advances in diagnostic modalities and management strategies for TN/seed-allergic patients. RECENT FINDINGS: Clinical manifestations of TN and seed allergy range from asymptomatic sensitization to severe anaphylactic reactions. The use of emerging diagnostic tools such as component resolved diagnostics (CRD) and the basophil activation test (BAT) can help better predict clinical reactivity, the latter being currently reserved for research settings. Strict avoidance of all TN is generally not required, as most patients can tolerate select TN despite co-sensitization. Oral immunotherapy (OIT) is a promising alternative treatment instead of complete avoidance of culprit allergens, as it can safely increase the allergy threshold. SUMMARY: Our recent understanding of co-reactivity between various TN and seeds has shaped management opportunities, including select TN introduction and optimization of OIT, two strategies which may improve quality of life. There is a need for better minimally invasive diagnostic methods for TN and seed allergy, with CRD and BAT being promising tools.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».