Treatment of initial allergic reactions to peanut inside and outside of health care facilities
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest increased admission rates for food-related anaphylaxis. The only effective treatment for anaphylaxis is prompt administration of epinephrine. To characterize treatment practices of initial allergic reactions inside and outside health care facilities (HCF). Individuals with an allergist-confirmed peanut allergy were recruited from the Montreal’s Children Hospital and Canadian food allergy advocacy organizations. Data were collected on initial allergic reactions to peanut and treatment inside and outside HCFs. Of 751 individuals who had an allergic reaction to peanut, 613 responded (81.6%). Initial reactions were mild in 28.4% (95% CI, 25.0-32.1%), moderate in 50.6% (46.6-54.6%), and severe in 20.9% (17.8-24.3%). Average age of initial reaction was 2.1 years (2.0-2.3). Among participants, 11.6% (9.1-14.7%) were diagnosed with peanut allergy (based on skin and IgE testing) prior to the initial reaction. Of the 613 participants, 32.1% (28.5-36.0%) were treated in HCFs only, 51.7% (47.7-55.7) outside HCFs only, and 16.2% (13.4-19.3%) in both. 21.3% (17.0-26.3%) of all reactions treated in HCFs received epinephrine (table) versus only 3% (1.8-5.1%) treated outside. Of those with moderate or severe initial reactions, 58.2% (53.5-62.8%) were treated in HCFs, and 23.9% (19.1-29.6%) of these received epinephrine. See table 1 . Almost 50% of individuals with potentially life-threatening initial reactions are not treated in HCFs. Further, for those with moderate and severe reactions treated in HCFs, there is substantial underuse of epinephrine. Thus, it is crucial to establish, distribute, and monitor treatment guidelines that would improve treatment practices of food-related allergic reactions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».