Accidental exposures to peanut in a large cohort of Canadian children with peanut allergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously estimated that the annual rate of accidental exposure to peanut in 1411 children with peanut allergy, followed for 2227 patient-years, was 11.9% (95% CI, 10.6, 13.5). This cohort has increased to 1941 children, contributing 4589 patient-years, and we determined the annual incidence of accidental exposure, described the severity, management, location, and identified associated factors. FINDINGS: Children with physician-confirmed peanut allergy were recruited from Canadian allergy clinics and allergy advocacy organizations from 2004 to May 2014. Parents completed questionnaires regarding accidental exposure to peanut over the preceding year. Five hundred and sixty-seven accidental exposures occurred in 429 children over 4589 patient-years, yielding an annual incidence rate of 12.4% (95% CI, 11.4, 13.4). Of 377 accidental exposures that were moderate or severe, only 109 (28.9%) sought medical attention and of these 109, only 40 (36.7%) received epinephrine. Of the 181 moderate/severe accidental exposures treated outside a health care facility, only 11.6% received epinephrine. Thirty-seven percent of accidental exposures occurred at home. In multivariate analyses, longer disease duration, recruitment through an allergy advocacy association, and having other food allergies decreased the likelihood of accidental exposures. Age ≥ 13 years at study entry and living with a single parent increased the risk. CONCLUSION: Despite increased awareness, accidental exposures continue to occur, mainly at home, and most are managed inappropriately by both health care professionals and caregivers. Consequently, more education is required on the importance of strict allergen avoidance and the need for prompt and correct management of anaphylaxis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».