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Enregistrement W4401517180 · doi:10.1080/02770903.2024.2391441

Efficacy and safety of subcutaneous and sublingual allergen immunotherapy in the treatment of asthma in children: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4401517180 sur OpenAlexaboutno aff
Wenwen Yang, Weijie Wang, Yishu Ji, Huisong Pan

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSlitAsthmaSublingual immunotherapyMeta-analysisImmunotherapyAllergenAllergen immunotherapyImmunologySublingual administrationAllergySystematic reviewDermatologyMEDLINEInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Asthma is a common chronic condition in children globally. Allergen-specific immunotherapy, such as subcutaneous (SCIT) and sublingual (SLIT) therapies, are promising by increasing allergen tolerance. This meta-analysis compares the efficacy and safety of SLIT and SCIT in pediatric asthma. METHODS: R software version 4.3.2 and RevMan version 5.4. Study quality and bias risk were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane Risk of Bias Tool. RESULTS: The literature search yielded a total of 1787 records, with 7 studies meeting the inclusion criteria after screening and assessments. There was no significant difference in the Total Asthma Symptoms Score between SLIT and SCIT (mean difference -0.05 [95% CI: -0.21; 0.10]). However, asthma improvement rates were higher in the SLIT group (risk ratio 0.77 [95% CI: 0.64; 0.93]). FEV1 improvement showed no significant difference (mean difference -1.60 [95% CI: -6.27; 3.08]). Adverse events were similar between the treatments (risk ratio 0.56 [95% CI: 0.11; 2.82]). CONCLUSIONS: SLIT and SCIT were generally similarly effective and safe for treating pediatric asthma. SLIT may be preferred due to its noninvasive administration. More research is needed on long-term effects and tailored treatment approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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