Systematic review and meta‐analyses on the accuracy of diagnostic tests for IgE‐mediated food allergy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle