Descriptive analysis of oral food challenge outcomes at a tertiary care center
Notice bibliographique
Résumé
Oral food challenges are the gold standard for clinical tolerance. Predictors of failing a challenge are needed for clinicians. A retrospective chart review of 2010 food challenges was performed. Descriptive analysis follows. We assessed 113 challenges (35 peanut, 28 egg, 12 tree nut, 11 milk, 27 other). There were 29 failures (22 objective, 7 subjective). Among objective challenge failures, 4/7 cashew (57%), 10/35 (29%) peanut, and 6/28 egg (21%) failed. There were no failed milk challenges. Most (79%) failed peanut/cashew challenges occurred at doses ≤1.0g while 50% of failed egg challenges were final dose (10g). Three children required epinephrine (all cashew), none of whom had a prior known exposure (skin tested 2° peanut/almond). For peanut failures, 40% were history negative. The remainder of the challenge failure reactions were similar to the presenting reaction. Factors for failed challenges compared with successful challenges included atopic dermatitis (100% v 75%), asthma (93% v 63%), and other food allergy (64% v 48%). The majority of challenge failures were to peanut while the most severe reactions were to cashew, and occurred in patients without prior known exposure. Failures to peanut and cashew occurred at low doses while most egg reactions occurred at high doses. Those who failed a challenge had more atopic disease than those who passed.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».