GA<sup>2</sup>LEN ANACARE consensus statement: Potential of omalizumab in food allergy management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunoglobulin E (IgE)‐mediated food allergies are the most common type of food allergy, often causing rapid symptoms after exposure to allergens posing a serious health risk and a high impact on patient's and caregiver's quality of life. Omalizumab, a humanized anti‐IgE monoclonal antibody, reduces allergic reactions by binding to circulating IgE. Omalizumab has been successfully used in allergic asthma, chronic rhinosinusitis with nasal polyps, and chronic urticaria, and was recently approved for treating IgE‐mediated food allergies by the US Food and Drug Administration (FDA). This GA2LEN ANACARE Consensus Statement presents our position on the use of omalizumab for treating IgE‐mediated food allergies, based on a systematic review and meta‐analysis, experience with use for other conditions, and expert consensus achieved via an eDelphi process. Following publication of the recent OUtMATCH study (stage 1) results and subsequent FDA approval, we propose that there is now sufficient evidence to recommend omalizumab as the only drug currently available that can mechanistically reduce IgE‐mediated food allergic reactions. We acknowledge that the evidence does not reach the highest level of evidence which would be needed for a guideline recommendation.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».