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Enregistrement W1906227485 · doi:10.1186/s13223-015-0094-9

Epinephrine auto-injector prescriptions to food-allergic patients in primary care in The Netherlands

2015· article· en· W1906227485 sur OpenAlexvenueno aff
J. Saleh‐Langenberg, A. E. J. Dubois, Feikje Groenhof, Janwillem Kocks, Thys van der Molen, Bertine M.J. Flokstra-de Blok

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineAnaphylaxisFood allergyPrimary careAllergyAllergic reactionPediatricsFamily medicineImmunologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The knowledge of general practitioner(s) (GPs) regarding food allergy and anaphylaxis and practices in the prescription of epinephrine auto-injector(s) (EAIs) among GPs has previously only been studied using questionnaires and hypothetical cases. Therefore, there are currently no data as to whether or not GPs prescribe EAIs to high risk food-allergic patients presenting to primary care practices. The aim of this study was therefore to describe and evaluate practice in EAI prescription by GPs to food-allergic patients in The Netherlands. METHODS: Patients aged 12-23 years who consulted their GP for allergic symptoms were identified in a primary care database. Patients were classified as probably or unlikely to be food-allergic. A risk factor assessment was done to identify probably food-allergic patients at high risk for anaphylaxis to assess the need for an EAI. RESULTS: One hundred forty-eight out of 1015 patients consulted their GP for allergic symptoms due to food. Eighty patients were excluded from analysis because of incomplete records. Thirty-four patients were classified as probably food-allergic. Twenty-seven of them were considered high risk patients and candidates for an EAI. Importantly, only 10 of them had actually been prescribed an EAI by their GP. CONCLUSIONS: This study shows that high risk food-allergic patients that visit their GPs are often not prescribed an EAI. Thus, previously identified low rates of EAI ownership may be partly due to GPs not prescribing this medication to patients for whom it would be appropriate to do so. These data suggest that there is a need for improvement of the quality of care for high risk food-allergic patients in primary care.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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