Inhalant Mediated Allergy: Immunobiology, Clinical Manifestations and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Inhalant allergen-mediated respiratory diseases, including asthma and allergic rhinitis, have become increasing global health issues. While air pollution is believed to favor allergic sensitization and intensify clinical symptoms of allergy, allergen sensitization can vary highly with geographical location, climate, and lifestyle differences. Pollen sensitization is higher in European countries, while dust mite is more common in regions with high humidity. Domestic pet sensitization is on the rising trend in industrialized nations, but the paradoxical effect of intensive cat exposure in early childhood is also observed. Clinical management of inhalant allergic diseases has greatly benefited from the immunological and mechanistic understanding of pathophysiology. In this review, we discuss the current knowledge on inhalant mediated allergic disorders with emphasis on (1) the major immune cells and relevant chemokines and cytokines in the sensitization and effector phase with aeroallergen exposure, (2) their manifestation in asthma and allergic rhinitis, (3) characterization of inhalant allergens, (4) chemical contributions to the development of allergic diseases, and (5) clinical diagnosis of aeroallergen sensitization and management of inhalant allergy. Knowledge on the role of Th2 skewing, IgE, basophil, mast cells, and eosinophils in respiratory allergic diseases are fundamental in the diagnosis and management of these disorders. Skin test, basophil activation test, and specific IgE component-resolved diagnostics are used for diagnosis and facilitate further management. Advances in the development of biologics and allergen-specific immunotherapy will strategize the future approaches in the clinical care of respiratory allergic diseases.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».