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Enregistrement W4292687003

Skin Testing for Allergic Rhinitis: A Health Technology Assessment.

2016· article· en· W4292687003 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistMeta-analysisProvocation testMEDLINEDermatologyAllergyInternal medicineImmunologyPathologyAlternative medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic rhinitis is the most common type of allergy worldwide. The accuracy of skin testing for allergic rhinitis is still debated. This health technology assessment had two objectives: to determine the diagnostic accuracy of skin-prick and intradermal testing in patients with suspected allergic rhinitis and to estimate the costs to the Ontario health system of skin testing for allergic rhinitis. METHODS: We searched All Ovid MEDLINE, Embase, and Cochrane Database of Systematic Reviews, Database of Abstracts of Reviews of Effects, CRD Health Technology Assessment Database, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and NHS Economic Evaluation Database for studies that evaluated the diagnostic accuracy of skin-prick and intradermal testing for allergic rhinitis using nasal provocation as the reference standard. For the clinical evidence review, data extraction and quality assessment were performed using the QUADAS-2 tool. We used the bivariate random-effects model for meta-analysis. For the economic evidence review, we assessed studies using a modified checklist developed by the (United Kingdom) National Institute for Health and Care Excellence. We estimated the annual cost of skin testing for allergic rhinitis in Ontario for 2015 to 2017 using provincial data on testing volumes and costs. RESULTS: We meta-analyzed seven studies with a total of 430 patients that assessed the accuracy of skin-prick testing. The pooled pair of sensitivity and specificity for skin-prick testing was 85% and 77%, respectively. We did not perform a meta-analysis for the diagnostic accuracy of intradermal testing due to the small number of studies (n = 4). Of these, two evaluated the accuracy of intradermal testing in confirming negative skin-prick testing results, with sensitivity ranging from 27% to 50% and specificity ranging from 60% to 100%. The other two studies evaluated the accuracy of intradermal testing as a stand-alone tool for diagnosing allergic rhinitis, with sensitivity ranging from 60% to 79% and specificity ranging from 68% to 69%. We estimated the budget impact of continuing to publicly fund skin testing for allergic rhinitis in Ontario to be between $2.5 million and $3.0 million per year. CONCLUSIONS: Skin-prick testing is moderately accurate in identifying subjects with or without allergic rhinitis. The diagnostic accuracy of intradermal testing could not be well established from this review. Our best estimate is that publicly funding skin testing for allergic rhinitis costs the Ontario government approximately $2.5 million to $3.0 million per year.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2016
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Résumé présentoui

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