How to manage asthma in a food-allergic patient: A practical approach
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the intricate interplay between food allergy and asthma by focusing on the challenges of managing food allergy in patients with asthma. Although asthma is a prevalent comorbidity in food allergy, often > 50% among older children, its impact on food allergy outcomes remains not fully understood. Studies indicate a higher prevalence of asthma among individuals experiencing fatal anaphylaxis, yet there is no consistent evidence that supports a direct causal link between food allergy and the development of asthma. Clinicians and patients often overestimate asthma control, which leads to underestimated risks associated with severe food allergy reactions. This article underscores the critical need for optimal asthma control before and during oral food challenges and dietary advancement therapies, highlighting the heightened risk of severe reactions in individuals with poorly controlled asthma. Whereas biologics such as omalizumab show promise in enhancing asthma control and increasing food allergy thresholds, a comprehensive, multifaceted approach that involves diligent asthma management, patient education, and appropriate treatment strategies is essential for ensuring safe and effective management of food allergy in individuals with asthma. Integrated management, which addresses both conditions concurrently, is vital for improving patient safety and quality of life.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».