Epinephrine autoinjectors: individualizing device and dosage to optimize anaphylaxis management in the community setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anaphylaxis is the most severe manifestation of a systemic allergic reaction, and, in the community setting, the immediate administration of an epinephrine autoinjector (EAI) can be life-saving. Physicians are tasked with selecting the most appropriate EAI for each individual and counseling patients and/or their caregivers to maximize the likelihood of successful deployment of the EAI. Objective: To offer an evidence-based expert clinical perspective on how physicians might best tailor EAI selection to their patients with anaphylaxis. Methods: A group of eight adult and pediatric allergists with expertise in anaphylaxis management reviewed and assessed the published data and guidelines on anaphylaxis management and EAI device selection. Results: Personalized EAI selection is influenced by intrinsic individual factors, extrinsic factors such as the properties of the individual EAI (e.g., dose, needle length, overall design) as well as cost and coverage. The number and the variety of EAIs available have expanded in most jurisdictions in recent years, which provide a greater diversity of options to meet the characteristics and needs of patients with anaphylaxis. Conclusion: There currently are no EAIs with customizable dose and needle length. Although precise personalization of each patient's EAI remains an optimistic future aspiration, careful consideration of all variables when prescribing EAIs can support optimal management of anaphylaxis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».