Risk factors associated with safety of preschool peanut oral immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: An understanding of how patient characteristics such as age, baseline peanut-specific IgE, and atopic comorbidities may influence potential safety outcomes during peanut oral immunotherapy (P-OIT) could aid in shared decision making between clinicians and patient families. Objective: This study explored the relationship between baseline patient characteristics and reactions during P-OIT using a large sample size to better understand potential risk factors influencing P-OIT safety. Methods: Data were obtained from the Food Allergy Immunotherapy (FAIT) registry, which collects real-world OIT data from community and academic allergy clinics across Canada. Multivariable logistic regression modeling was performed to examine the relationship between baseline patient characteristics and reactions during P-OIT. Multiple imputation was applied to reduce potential bias caused by missingness and to maximize the use of available information to preserve statistical power. Results: Between April 2017 and June 2021, a total of 653 eligible patients initiated P-OIT. Multivariable regression analysis showed pre-OIT grade 2+ initial reaction (odds ratio [OR] = 1.33, 95% confidence interval [CI] 1.10, 1.61), allergic rhinitis (OR = 1.60, 95% CI 1.08, 2.38), older age (OR = 1.01, 95% CI 1.00, 1.02), and higher baseline peanut-specific IgE (OR = 1.02, 95% CI 1.02, 1.03) were associated with grade 2+ reaction during P-OIT after adjusting for potential risk factors. Conclusion: Our study identified several clinically important risk factors for grade 2+ reactions during P-OIT: pre-OIT grade 2+ initial reaction, allergic rhinitis, older age, and higher baseline peanut-specific IgE. These results highlight the need for individualized risk stratification for OIT.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».