Food allergies in developing and emerging economies: need for comprehensive data on prevalence rates
Notice bibliographique
Résumé
Although much is known today about the prevalence of food allergy in the developed world, there are serious knowledge gaps about the prevalence rates of food allergy in developing countries. Food allergy affects up to 6% of children and 4% of adults. Symptoms include urticaria, gastrointestinal distress, failure to thrive, anaphylaxis and even death. There are over 170 foods known to provoke allergic reactions. Of these, the most common foods responsible for inducing 90% of reported allergic reactions are peanuts, milk, eggs, wheat, nuts (e.g., hazelnuts, walnuts, almonds, cashews, pecans, etc.), soybeans, fish, crustaceans and shellfish. Current assumptions are that prevalence rates are lower in developing countries and emerging economies such as China, Brazil and India which raises questions about potential health impacts should the assumptions not be supported by evidence. As the health and social burden of food allergy can be significant, national and international efforts focusing on food security, food safety, food quality and dietary diversity need to pay special attention to the role of food allergy in order to avoid marginalization of sub-populations in the community. More importantly, as the major food sources used in international food aid programs are frequently priority allergens (e.g., peanut, milk, eggs, soybean, fish, wheat), and due to the similarities between food allergy and some malnutrition symptoms, it will be increasingly important to understand and assess the interplay between food allergy and nutrition in order to protect and identify appropriate sources of foods for sensitized sub-populations especially in economically disadvantaged countries and communities.
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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 | 0,024 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».