A European‐Japanese study on peach allergy: <scp>IgE</scp> to Pru p 7 associates with severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pru p 3 and Pru p 7 have been implicated as risk factors for severe peach allergy. This study aimed to establish sensitization patterns to five peach components across Europe and in Japan, to explore their relation to pollen and foods and to predict symptom severity. METHODS: In twelve European (EuroPrevall project) and one Japanese outpatient clinic, a standardized clinical evaluation was conducted in 1231 patients who reported symptoms to peach and/or were sensitized to peach. Specific IgE against Pru p 1, 2, 3, 4 and 7 and against Cup s 7 was measured in 474 of them. Univariable and multivariable Lasso regression was applied to identify combinations of parameters predicting severity. RESULTS: Sensitization to Pru p 3 dominated in Southern Europe but was also quite common in Northern and Central Europe. Sensitization to Pru p 7 was low and variable in the European centers but very dominant in Japan. Severity could be predicted by a model combining age of onset of peach allergy, probable mugwort, Parietaria pollen and latex allergy, and sensitization to Japanese cedar pollen, Pru p 4 and Pru p 7 which resulted in an AUC of 0.73 (95% CI 0.73-0.74). Pru p 3 tended to be a risk factor in South Europe only. CONCLUSIONS: Pru p 7 was confirmed as a significant risk factor for severe peach allergy in Europe and Japan. Combining outcomes from clinical and demographic background with serology resulted in a model that could better predict severity than CRD alone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,003 |
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 ».