Diagnostic Utility of Biomarkers in Anaphylaxis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaphylaxis is a life-threatening allergic reaction commonly triggered by food, venom, or drugs. Clinical criteria are central to diagnosing anaphylaxis. However, laboratory biomarkers could provide valuable confirmation when clinical diagnosis is challenging. OBJECTIVE: We aimed to evaluate key biomarkers including tryptase, histamine, platelet-activating factor (PAF), PAF-acetylhydrolase (PAF-AH), and urinary prostaglandin D2 (PGD2) for their diagnostic utility in anaphylaxis. METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA-DTA (Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy studies) guidelines. Studies published between 2004 and 2024 from Embase and MEDLINE were included if they evaluated the diagnostic test accuracy of tryptase, histamine, PAF, PAF-AH, or urinary PGD2 in confirmed anaphylaxis cases. Pooled sensitivity and specificity estimates were calculated using the diagmeta package in R. RESULTS: Twenty-eight studies with 18,749 patients were included, of whom 3329 had anaphylaxis. Tryptase was the most frequently studied biomarker (24 studies), with a pooled sensitivity and specificity of 0.49 and 0.82, respectively. Histamine had a pooled sensitivity of 0.76 and a specificity of 0.69. Limited data were available for PAF, PAF-AH, and urinary PGD2. CONCLUSIONS: Studies suggest that tryptase remains the most widely used and accessible biomarker for diagnosing anaphylaxis mainly using the "Rule of Twos" diagnosis strategy. Histamine and urinary PGD2 show potential, though their application is limited by practical challenges. Further research is needed to establish the diagnostic roles of PAF and PAF-AH, particularly in non-IgE-mediated anaphylaxis pathways.
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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 | 0,019 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».