Global differences and risk factors influencing drug hypersensitivity quality of life: A multicenter, multiethnic study of drug allergy across 3 continents
Notice bibliographique
Résumé
Background Penicillin allergy labels are associated with many adverse outcomes. Fear and restriction of future medication use also have an impact on health-related quality of life (HR-QoL). However, the impact of a drug allergy on HR-QoL and its associated factors remains unknown. Objective We sought to investigate the impact of penicillin allergy labels and compare the factors associated with HR-QoL impairment among patients in an international multicenter, multiethnic cohort. Methods HR-QoL was measured using the 6-item Drug Hypersensitivity Quality of Life Questionnaire (DrHy-Q) and compared among patients labeled with penicillin allergy, before their allergy evaluation, from 8 adult allergy/immunology clinics across Asia, Australia, and North America. Results We recruited 643 patients labeled with penicillin allergy (median age, 56 years [interquartile range, 39-67]; male:female ratio, 1:2.2), with 273 (42.5%), 186 (28.9%), and 184 (28.6%) from Asia, North America, and Australia, respectively. The median DrHy-Q score was 8.3 (interquartile range, 0.0-29.2). All patients underwent penicillin allergy evaluation, and 96% (617 of 643) were delabeled following negative provocation test results. Female patients (8.3 vs 4.2; P = .003), those with other concomitant antimicrobial allergy labels (20.8 vs 4.2; P = .004), and patients from Asia (33.3 vs 4.2 [North America] vs 0 [Australia]; P < .001) had significantly higher DrHy-Q scores, reflecting a reduced HR-QoL. Ethnicity as well as other allergy variables were not significant in the multivariate analysis. Conclusions Regional differences, ethnicity, and other risk factors influence HR-QoL impairment among patients labeled with penicillin allergy. Future studies are needed to understand the contributions of regional sociodemographic factors and identify interventions to improve HR-QoL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».