Systematic review and meta‐analyses on the accuracy of diagnostic tests for IgE‐mediated food allergy
Notice bibliographique
Résumé
The European Academy of Allergy and Clinical Immunology (EAACI) is updating the Guidelines on Food Allergy Diagnosis. We aimed to undertake a systematic review of the literature with meta-analyses to assess the accuracy of diagnostic tests for IgE-mediated food allergy. We searched three databases (Cochrane CENTRAL (Trials), MEDLINE (OVID) and Embase (OVID)) for diagnostic test accuracy studies published between 1 October 2012 and 30 June 2021 according to a previously published protocol (CRD42021259186). We independently screened abstracts, extracted data from full texts and assessed risk of bias with QUADRAS 2 tool in duplicate. Meta-analyses were undertaken for food-test combinations for which three or more studies were available. A total of 149 studies comprising 24,489 patients met the inclusion criteria and they were generally heterogeneous. 60.4% of studies were in children ≤12 years of age, 54.3% were undertaken in Europe, ≥95% were conducted in a specialized paediatric or allergy clinical setting and all included oral food challenge in at least a percentage of enrolled patients, in 21.5% double-blind placebo-controlled food challenges. Skin prick test (SPT) with fresh cow's milk and raw egg had high sensitivity (90% and 94%) for milk and cooked egg allergies. Specific IgE (sIgE) to individual components had high specificity: Ara h 2-sIgE had 92%, Cor a 14-sIgE 95%, Ana o 3-sIgE 94%, casein-sIgE 93%, ovomucoid-sIgE 92/91% for the diagnosis of peanut, hazelnut, cashew, cow's milk and raw/cooked egg allergies, respectively. The basophil activation test (BAT) was highly specific for the diagnosis of peanut (90%) and sesame (93%) allergies. In conclusion, SPT and specific IgE to extracts had high sensitivity whereas specific IgE to components and BAT had high specificity to support the diagnosis of individual food allergies.
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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 | 0,036 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».