A systematic review and meta‐analysis of interventions to delabel low‐risk penicillin allergies with consideration for sex and gender
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Sex and gender may influence penicillin allergy label (PAL) prevalence and outcomes. This review evaluates the effectiveness and safety of direct delabelling (DD) and oral challenge (OC) for low‐risk patients and examines sex and gender differences in reporting and outcomes. Methods We searched PubMed, Database of Abstracts of Reviews and Effects, ClinicalTrials.gov , Cochrane Database of Systematic Reviews, International Pharmaceutical Abstracts, medRxiv, Ovid MEDLINE, and Ovid EMBASE until February 2024 for studies including DD or OC compared to no intervention, skin testing or other methods. Two reviewers assessed quality. Meta‐analyses were conducted, and subgroup analyses were carried out if I 2 > 75%. Descriptive data was analysed using NVivo 14 and reported narratively. Results From 1046 screened studies, 28 met inclusion criteria (two RCTs, 26 quasi‐experimental studies). Sex at baseline was reported in 86% of studies, with 61% females: 18% disaggregated outcomes by sex with a female mean delabelling rate of 66%. Gender variables were not reported. OC was not found to be more or less as effective comparaed to skin testing in RCTs (risk ratio [RR] 1.04; 95% confidence interval [CI] 0.95, 1.13, I 2 = 74%). DD interventions had a 27% delabelling rate (95% CI 10%, 50%, I 2 = 96%), with nursing staff achieving 29% (95% CI 15%, 47%, I 2 = 63%) and allergists/immunologists 6% (95% CI 0.00, 0.00, I 2 = 20%). Quasi‐experimental studies reported 90% delabelling for OC, with 59% by allergists/immunologists and 90% by pharmacists. Adverse events averaged 4% and were non‐severe. Conclusions DD and OC are effective for delabelling low‐risk penicillin allergies. Comprehensive data is lacking on sex and gender differences, indicating a need for further research.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».