Safety and Effectiveness of Bypassing Oral Immunotherapy Buildup With an Initial Phase of Sublingual Immunotherapy for Higher-Risk Food Allergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of its favorable safety, sublingual immunotherapy (SLIT) for food allergy has been proposed as an alternative treatment for those in whom oral immunotherapy (OIT) is of higher risk-older children, adolescents, adults, and those with a history of severe reactions. Although safe, SLIT has been shown to be less effective than OIT. OBJECTIVE: To describe the safety of multifood SLIT in pediatric patients aged 4 to 18 years and the effectiveness of bypassing OIT buildup with an initial phase of SLIT. METHODS: Patients aged 4 to 18 years were offered (multi)food SLIT. Patients built up to 2 mg protein SLIT maintenance over the course of 3 to 5 visits under nurse supervision. After 1 to 2 years of daily SLIT maintenance, patients were offered a low-dose oral food challenge (OFC) (cumulative dose, 300 mg protein) with the goal of bypassing OIT buildup. RESULTS: Between summer 2020 and winter 2023, 188 patients were enrolled in SLIT (median age, 11 years). Four patients (2.10%) received epinephrine during buildup and went to the emergency department, but none experienced grade 4 (severe) reaction. A subset of 20 patients had 50 low-dose OFCs to 300 mg protein and 35 (70%) OFCs were successful, thereby bypassing OIT buildup. CONCLUSIONS: In combination with very favorable safety of SLIT, with no life-threatening reactions and few reactions requiring epinephrine, we propose that an initial phase of SLIT to bypass supervised OIT buildup be considered for children in whom OIT is considered to be of higher risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».