Extrapolating Evidence-Based Medicine of AIT Into Clinical Practice in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Allergy/immunology specialists in the United States prescribing allergy immunotherapy (AIT) have placed a heavy value on practical experience and anecdotal evidence rather than research-based evidence. With the extensive research on AIT conducted in the last few decades, the time has come to better implement evidence-based medicine (EBM) for AIT. The goal of this review was to critically assess EBM for debated concepts in US AIT practice for respiratory allergies in the context and quality of today's regulatory standards. Debated topics reviewed were the efficacy and safety of AIT in various subgroups (eg, polyallergic patients, older patients, patients with asthma, and pregnant women), diagnosis topics (eg, skin prick test vs allergen-specific serum IgE, factors affecting skin prick tests, use of nasal or conjunctival allergen challenges, and telemedicine for diagnosis), and dosing topics (eg, optimal dosing for subcutaneous immunotherapy and sublingual immunotherapy tablets, US liquid allergen extract history, duration of treatment, and biomarkers of efficacy). In addition, EBM for patient-centered AIT issues (eg, adherence, use of practice guidelines, and pharmacoeconomics) and the approach to implementation of AIT EBM in future clinical practice were addressed. The EBM for each concept was briefly summarized, and when possible, a practical, concise recommendation was given.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».