A population-based study on peanut, tree nut, fish, shellfish, and sesame allergy prevalence in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies suggest an increased prevalence of food-induced allergy and an increased incidence of food-related anaphylaxis. However, prevalence estimates of food allergies vary considerably between studies. OBJECTIVES: To determine the prevalence of peanut, tree nut, fish, shellfish, and sesame allergy in Canada. METHODS: Using comparable methodology to Sicherer et al in the United States in 2002, we performed a cross-Canada, random telephone survey. Food allergy was defined as perceived (based on self-report), probable (based on convincing history or self-report of physician diagnosis), or confirmed (based on history and evidence of confirmatory tests). RESULTS: Of 10,596 households surveyed in 2008 and 2009, 3666 responded (34.6% participation rate), of which 3613 completed the entire interview, representing 9667 individuals. The prevalence of perceived peanut allergy was 1.00% (95% CI, 0.80%-1.20%); tree nut, 1.22% (95% CI, 1.00%-1.44%); fish, 0.51% (95% CI, 0.37%-0.65%); shellfish, 1.60% (95% CI, 1.35%-1.86%); and sesame, 0.10% (95% CI, 0.04%-0.17%). The prevalence of probable allergy was 0.93% (95% CI, 0.74%-1.12%); 1.14% (95% CI, 0.92%-1.35%); 0.48% (95% CI, 0.34%-0.61%); 1.42% (95% CI, 1.18%-1.66%); and 0.09% (95% CI, 0.03%-0.15%), respectively. Because of the infrequency of confirmatory tests and the difficulty in obtaining results if performed, the prevalence of confirmed allergy was much lower. CONCLUSION: This is the first nationwide Canadian study to determine the prevalence of severe food allergies. Our results indicate disparities between perceived and confirmed food allergy that might contribute to the wide range of published prevalence estimates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».