Two year effects of food allergen immunotherapy on quality of life in caregivers of children with food allergies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergy (FA) can have serious psychosocial and economic repercussions on food-allergic children and their caregivers and be associated with negative effects on their quality of life. Food allergen immunotherapy (IT) is a promising experimental therapy but can be linked to anxiety. This study investigated the effects of IT on FA-specific health-related quality of life (HRQL) over a 24 month-follow-up in caregivers of children with single and multiple food allergies. We hypothesized that characteristics such as age, asthma at baseline and respiratory allergic reactions during therapy were key characteristics that influenced HRQL scores. METHODS: A validated Food Allergy Quality of Life - Parental Burden Questionnaire (FAQL-PB) was used to assess HRQL. It was randomly distributed to and filled out by caregivers of 57 food-allergic children enrolled in clinical trials of IT. The same parent answered the FABQL-PB questionnaire at baseline and for 6-month, 12- month, 18- month, and 24-month time points on IT. RESULTS: Caregiver HRQL improved significantly (change < - 0.5, p <0.0001) at each follow-up time point compared to baseline. The percentages of caregivers with improvement in HRQL progressively increased (92% at 24 month-follow-up time point compared to baseline). HRQL improved more in caregivers of participants older than 10 years or desensitized to more than 4 food allergens than those who were not (p <0.0001). Caregivers of participants with pre-existing asthma or dose-related respiratory allergic reactions had less improvement in HRQL than those who did not (p <0.01). CONCLUSION: IT lead to improvement in caregiver HRQL. Certain characteristics were associated with greater improvements in caregiver HRQL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».