Patterns of Insect Venom Hypersensitivity in Patients with Asthma: Is There a Difference Between Eastern and Western Europe?
Notice bibliographique
Résumé
Hous dust mites and pollen are well-known triggers for asthma. However, the prevalence of insect venom hypersensitivity among asthmatic populations remains underexplored and may vary across different regions. Aim of the study: To compare the rate of sensitization to insect venom in asthmatic patients (pts) in two major cities in Eastern and in Western Europe. Study population: Pts with confired diagnosis of asthma, residing in Dnipro (Ukraine) and Leipzig (Germany). Methods: Medical history, total serum IgE, and specific IgE (sIgE) to insect venom allergen extracts and allergen molecules were evaluated. Results: 120 pts from Leipzig (45 men, aged 18-63 years) and 74 pts from Dnipro (41 men, aged 18-70 years) were included in the study. The total serum IgE in the Dnipro pts was 472.4±123.45 kU/L, (4-3846 kU/L). In the Leipzig group, the total serum IgE was lower, with a mean of 276.9±576.2 kU/L, (5-3625 kU/L). Despite a history of allergy, 38 patients (51.35%) in Dnipro and 65 (54.6%) in Leipzig had total serum IgE<100 kU/L. Based on serum sIgE, the rate of hypersensitivity to insect venom allergen molecules in Dnipro and Leipzig was as follows: Api m1 – 4.1% vs 4.2%, Api m10 – 1.4% vs 18%, Ves v 2.8% vs 50.8% and Ves v5 – 9.5% vs 22.5%. Conclusions: This study highlights regional differences in insect venom hypersensitivity among asthmatic patients in Eastern and Western Europe. In Leipzig, higher sensitivity to Api m10 and Ves v was observed. Significant proportion of pts in both regions had IgE<100 kU/L, despite a history of allergy. This underscores the importance of specific diagnostic markers, like sIgE, in assessing sensitization and guiding treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».