Efficacy and safety of subcutaneous and sublingual allergen immunotherapy in the treatment of asthma in children: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».