Performance Characteristics of Basophil Activation Tests for Diagnosing Penicillin Allergy: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 10% of the global population identify themselves as penicillin allergic, yet 90% are not truly allergic and could safely tolerate penicillin. There is no simple way to identify these people. Current in vitro diagnostics include specific immunoglobulin E (with a sensitivity of 19% and specificity of 97%) and a basophil activation test (BAT) with undefined sensitivity and specificity. OBJECTIVE: To define the sensitivity and specificity of BAT in the diagnosis of penicillin allergy METHODS: We searched PubMed and EMBASE from inception to April 2, 2023, for original studies evaluating the performance characteristics of BAT for penicillin allergy in adults. Study selection, data extraction, risk of bias, assessment with QUADAS-2 tool, certainty assessment with Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) methodology were performed independently, in duplicate. Meta-analysis was performed using Reitsma methodology. RESULTS: Twenty-two studies fulfilled the inclusion criteria. Twelve used the same positive threshold giving a summary point sensitivity 51% (95% confidence interval [95% CI]46%-56%) and specificity 89% (95% CI 85%-93%). Significant risk of bias was identified owing to patient selection. GRADE certainty of evidence rated sensitivity very low due to imprecision and specificity as low. There was great heterogeneity in methods used. Use of 1,000 basophils per test did not improve performance above 500 basophils. CONCLUSIONS: BAT sensitivity is highly variable across studies and remains too low to be considered as a routine element of clinical practice. BAT specificity is not as good as specific immunoglobulin E in penicillin allergy diagnosis. Significant further work is required in this field before clinical application of BAT in routine practice.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».