Diagnosis and management of food allergies: new and emerging options: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
It is reported that 6% of children and 3% of adults have food allergies, with studies suggesting increased prevalence worldwide over the last few decades. Despite this, our diagnostic capabilities and techniques for managing patients with food allergies remain limited. We have conducted a systematic review of literature published within the last 5 years on the diagnosis and management of food allergies. While the gold standard for diagnosis remains the double-blind, placebo-controlled food challenge, this assessment is resource intensive and impractical in most clinical situations. In an effort to reduce the need for the double-blind, placebo-controlled food challenge, several risk-stratifying tests are employed, namely skin prick testing, measurement of serum-specific immunoglobulin E levels, component testing, and open food challenges. Management of food allergies typically involves allergen avoidance and carrying an epinephrine autoinjector. Clinical research trials of oral immunotherapy for some foods, including peanut, milk, egg, and peach, are under way. While oral immunotherapy is promising, its readiness for clinical application is controversial. In this review, we assess the latest studies published on the above diagnostic and management modalities, as well as novel strategies in the diagnosis and management of food allergy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».