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Enregistrement W4288740385 · doi:10.2500/jfa.2022.4.220017

Efficacy, effectiveness and other patient-centered outcomes of oral immunotherapy

2022· article· en· W4288740385 sur OpenAlexaff
Julia Upton

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Allergy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOral immunotherapyMedicineDesensitization (medicine)AllergyIntensive care medicinePsychosocialAllergenFood allergyPlaceboDosingMeta-analysisAnaphylaxisOral food challengeImmunologyInternal medicineAlternative medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral immunotherapy (OIT) is the medically supervised ingestion of a food allergen. Understanding of the expected outcomes of OIT allow for risk-benefit assessments for patient-centered decisions. The efficacy of OIT to achieve desensitization in children has been confirmed in multiple meta-analyses, even with vastly disparate study populations and methodologies. Most children initiated on OIT will achieve the ability to eat more allergen before experiencing an allergic reaction than if they continue to avoid their allergen. This effect is diminished without regular ingestion. Previous meta-analyses showed increased allergic reactions on OIT versus avoidance or placebo due to the dosing itself; however, a recent meta-analysis showed that peanut OIT in children did not lead to an increase in allergic reactions. Analysis of emerging data suggests that OIT may reduce reactions to accidental exposures over time. Important patient-centered outcomes, including reaction avoidance or amelioration, and psychosocial impacts and/or quality of life, and studies of more demographically representative populations are also necessary.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,012
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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