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Enregistrement W4403054721 · doi:10.58931/cait.2021.1219

Amoxicillin Allergy: Old Concepts, New Concepts and Change of Concepts

2021· article· en· W4403054721 sur OpenAlexaboutno aff
Moshe Ben‐Shoshan

Notice bibliographique

RevueCanadian allergy & immunology today. · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmoxicillinAllergyMedicineImmunologyMicrobiologyAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than one million Canadian children are treated annually with antibiotics, mainly amoxicillin.1-4 Up to 10% of children develop rashes while treated with amoxicillin.1-5 The majority of children presenting with rashes during amoxicillin treatment are diagnosed with amoxicillin hypersensitivity without further evaluation and often carry this diagnosis into adulthood. There remains controversy in the medical literature regarding the most accurate and safe strategy for diagnosing amoxicillin hypersensitivity. As a result, most children continue to avoid amoxicillin and other penicillin derivatives throughout life in favor of alternatives that are reported to be less effective, more toxic, and more expensive. There is much we do not know about the pathogenesis of amoxicillin hypersensitivity. Consequently, the appropriate diagnostic strategy required to establish the presence of true amoxicillin hypersensitivity is unclear. In order to develop an appropriate diagnostic approach, it is important to understand the pathogenic mechanisms accounting for amoxicillin hypersensitivity and the validity of the available confirmatory tests. This review will discuss the pathogenic mechanisms underlying amoxicillin allergy, describe the challenges in the diagnosis of amoxicillin allergy, critically assess the role of skin testing and IgE levels and discuss the appropriate diagnostic strategy in individuals presenting with suspected amoxicillin allergy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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