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Enregistrement W4366776530 · doi:10.1111/all.15749

An update on recent developments and highlights in food allergy

2023· review· en· W4366776530 sur OpenAlexaff
Arielle Locke, Lisa Hung, Julia Upton, Liam O’Mahony, Jennifer A. Hoang, Thomas Eiwegger

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesensitization (medicine)AllergyMedicineFood allergyPeanut allergyIntensive care medicineImmunotherapyImmunologyAllergenImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While both the incidence and general awareness of food allergies is increasing, the variety and clinical availability of therapeutics remain limited. Therefore, investigations into the potential factors contributing to the development of food allergy (FA) and the mechanisms of natural tolerance or induced desensitization are required. In addition, a detailed understanding of the pathophysiology of food allergies is needed to generate compelling, enduring, and safe treatment options. New findings regarding the contribution of barrier function, the effect of emollient interventions, mechanisms of allergen recognition, and the contributions of specific immune cell subsets through rodent models and human clinical studies provide novel insights. With the first approved treatment for peanut allergy, the clinical management of FA is evolving toward less intensive, alternative approaches involving fixed doses, lower maintenance dose targets, coadministration of biologicals, adjuvants, and tolerance-inducing formulations. The ultimate goal is to improve immunotherapy and develop precision-based medicine via risk phenotyping allowing optimal treatment for each food-allergic patient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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