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Enregistrement W4311511255 · doi:10.1111/bcp.15645

Pathophysiology of drug hypersensitivity

2022· review· en· W4311511255 sur OpenAlexaff
Abdelbaset A. Elzagallaai, Michael Rieder

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemDrugPathophysiologyDrug allergyMechanism (biology)Computational biologyMedicineImmunologyPharmacologyBiologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug hypersensitivity reactions (DHRs) are type B adverse drug reactions (ADRs) traditionally defined as unpredictable, dose independent and not related to the drug pharmacology. DHRs, also called drug allergy if the immune system involvement is confirmed, represent around one-sixth of all ADRs and can cause major clinical problems due to their vague clinical presentation and irregular time course. Understanding the underlying pathophysiology of DHRs is very important for their diagnosis and management. Multiple layers of evidence exist pointing to the involvement of the immune system in DHRs. Recent data have led to a paradigm shift in our understanding of the exact pathophysiology of these reactions. Numerous hypotheses proposing explanation on how a low molecular weight drug molecule can elicit an immune reaction have been proposed. In addition to the classical "hapten" hypothesis, the reactive metabolite hypothesis, the pharmacological interaction with the immune system (p-i) concept, the danger/injury hypothesis and the altered peptide repertoire hypothesis have been proposed. We here introduce the inflammasome activation hypothesis and the cross-reactivity hypothesis as additional models explaining the pathophysiology of DHRs. Available data supporting these hypotheses are briefly summarized and discussed. We also introduced the cross-reactivity model, which may provide a platform to appreciate the potential role played by other factors leading to the activation of the immune system. We believe that although the drug in question could be the trigger of the reaction, the components of the immune system mediating the reaction do not act in isolation but rather are affected by the proinflammatory milieu occurring at the time of the reaction. This review attempts to summarize the available evidence to further illustrate the pathophysiology of DHRs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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