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Enregistrement W2337029355 · doi:10.1097/aci.0000000000000267

Doctor, can we prevent food allergy and eczema in our baby?

2016· review· en· W2337029355 sur OpenAlexaff
Susan Waserman

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeanut allergyFood allergyAllergyAtopic dermatitisSensitizationMoisturizerPsychological interventionIntensive care medicineDermatologyPediatricsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose is to review evidence from recent clinical trials that focus on early life interventions to prevent the onset of eczema and food allergy. RECENT FINDINGS: There is evidence that skin barrier defects may be a risk factor for the development of eczema and may increase the risk of early onset food sensitization and allergy. The measurement of transepidermal water loss as a marker of skin barrier defect may be a simple, noninvasive measurement that may predict who is at risk of eczema, however, the protective effects of daily moisturizer application in high-risk infants remains unclear.Although there is increased attention on the role of intestinal microbiota and its influence on sensitization, there is limited evidence to support the preventive effects of probiotics on allergic diseases.Recent clinical trials have provided much needed evidence supporting the early introduction of peanut in the primary and secondary prevention of peanut allergy in high-risk children. There still remain unanswered questions and challenges regarding protocols and implementation of current recommendations. SUMMARY: Although progress has been considerable, the fact is that there are no simple strategies to prevent the development of eczema and food allergy in infants. Physicians must remain informed of the dynamic evidence in allergy prevention to make responsible, informed recommendations to families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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