Are peanut oral food challenges still useful? An evaluation of children with suspected peanut allergy, sensitization to Ara h 2 and controlled asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sensitization to Ara h 2 has been proposed as a promising biological marker for the severity of peanut allergy and may reduce the need for oral food challenges. This study aimed to evaluate whether peanut oral food challenge is still a useful diagnostic tool for children with suspected peanut allergy and an elevated level of Ara h 2-specific IgE. Additionally, we assessed whether well-controlled asthma is an additional risk for severe reactions. METHODS: A retrospective analysis of 107 children with sensitization to Ara h 2-specific IgE (> 0.35 kU/l) undergoing open peanut challenges during 2012-2018 in the Tampere University Hospital Allergy Centre, Finland. RESULTS: Of the 107 challenges, 82 (77%) were positive. Serum levels of Ara h 2 -sIgE were higher in subjects with a positive challenge than in those who remained negative (median 32.9 (IQR 6.7-99.8) vs. 2.1 (IQR 1.0-4.9) kU/l), p < 0.001) but were not significantly different between subjects with and without anaphylaxis. No correlation was observed between the serum level of Ara h 2-sIgE and reaction severity grading. Well-controlled asthma did not affect the challenge outcome. CONCLUSIONS: Elevated levels of Ara h 2-specific IgE are associated with a positive outcome in peanut challenges but not a reliable predictor of reaction severity. Additionally, well-controlled asthma is not a risk factor for severe reactions in peanut challenges in children with sensitization to Ara h 2.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».