Safety and Efficacy of Very Low‐Dose Multi‐Nut Oral Immunotherapy in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral immunotherapy (OIT) is a management strategy for food allergies, typically one at a time, with maintenance doses ≥ 300 mg protein. However, 30% of allergic children have multiple trigger foods, and large maintenance doses are associated with side effects. If efficacious, Very Low-Dose OIT (VLOIT) may enhance safety in multi-OIT. METHODS: Eighteen children with allergies to 2-5 nuts (tree nuts, peanuts) were enrolled (NCT03799328). Oral food challenge (OFC)-confirmed allergies to their nut mix at ≤ 444 mg protein each nut followed by initiation of an open-label mix of 4 mg protein/nut with dose increases every 2 months up to a maintenance dose of 30 mg protein/nut. After 18 months, an exit-OFC assessed allergic threshold changes, with a maximum of 2040 mg protein/nut. Efficacy was evaluated using pre-post treatment and proportional analyses (Wilcoxon signed-ranks, two-tailed Fisher's test). RESULTS: The median age at enrollment was 5.0 years (IQR 3.13-9.62). The baseline median tolerated dose was 10 mg protein/nut (IQR 3-100 mg). Three withdrew, one did not reach the target maintenance but was invited for the exit OFC, resulting in 15/18 eligible for exit OFC. The median tolerated dose at exit OFC was 1000 mg (IQR 300-1000 mg), with a significant difference from baseline (p < 0.0001). Ten out of 15 participants tolerated the maximum dose (p < 0.0001). Intention-to-treat analysis showed that 14/18 children met pre-defined efficacy measures: tolerated 5X their baseline dose or ≥ 300 mg (p < 0.001). No patients required epinephrine during treatment. CONCLUSIONS: VLOIT led to a significant increase in the tolerated dose to multiple nuts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».