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Enregistrement W4415239569 · doi:10.22541/au.176060171.10861959/v1

The pathophysiology of drug hypersensitivity

2025· article· en· W4415239569 sur OpenAlexaff
Michael Rieder, Abdelbaset A. Elzagallaai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugPathophysiologyAdverse effectDelayed hypersensitivityDrug reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug Hypersensitivity reactions (DHRs) - either Immediate or Delayed – are among the most feared adverse effects of drug therapy. While DHRs are perhaps one-sixth of all ADRs, they are among the most problematic given that they are unpredictable, often severe and are major disruptors of therapy both currently and in the future. A key problem with addressing DHRs is the lack of a clear understanding of their pathophysiology, which appears quitomplex. The immune system in a clearly a key mediator of DHRs, but while IgE has been identified as a core element in the pathophysiology of immediate DHRs, much less is known for delayed DHRs. The classical hypotheses for the pathophysiology are the Hapten Hypothesis, the Pharmacologic Interference Hypothesis and the Danger Hypothesis. More recently the Altered Peptide Repertoire Hypothesis has been suggested. Recent work demonstrating the potential contributions of viral infection and inflammasome activation have led us to propose the Cross-Reactivity Hypothesis as a unifying platform bring the hypotheses together and to help understand potential role(s) other factors in the dysregulated immune activation resulting in delayed DHRs. Hence delayed DHRs may begin with metabolism of the drug to a reactive metabolite with haptenation and activation of the immune system not as a solitary players but rather as part of a proinflammatory milieu driven by pathogen or danger signals. There is an urgent need for research to better define the pathophysiology of delayed DHRs to inform best approaches to diagnose, treat and ideally prevent these serious ADRs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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