Regional diagnostic panels for aeroallergens in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Prevalence of allergenic plants varies by geographic region and climate, which affects the level of allergen exposure experienced by patients in different parts of the country. Because of these variations in exposure it is recommended that allergy practices use customized regional diagnostic panels based on the prevalence and significance of various aeroallergens. However, gathering this information can be difficult for new physicians. The purpose of these recommendations is to provide a foundation for new physicians to begin building a custom aeroallergen panel for all regions of Canada. Clinical, geographical and botanical references were evaluated and compiled to determine the prevalence and impact of various aeroallergens across Canada. These recommendations were discussed with regional allergy practices and other clinical authorities for consensus on recommendations. Aeroallergen recommendations were compiled into a prevalence map and table that was organized by the major geographic regions of Canada. Allergens were categorized as (1) high allergenicity & high prevalence, (2) high allergenicity & low prevalence, (3) low allergenicity & high prevalence, or (4) low allergenicity & low prevalence. A significant degree of allergen similarity across all regions was recognized although specific differences in species selection and general distribution patterns were identified for each region. Gathering clinical and botanical prevalence data for aeroallergens across different regions can be time consuming and difficult. These recommendations were compiled from many years of industry experience working with allergy specialists across the country and were verified by the literature. It is hoped that this knowledge can provide a foundation for new physicians trying to understand which aeroallergens to target for allergy diagnostic panels specific to their region.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».