Antibiotic prescription and food allergy in young children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the relationship between any systemic antibiotic prescription within the first year of life and the presence of an ICD-9-CM diagnosis code for food allergy (FA). METHODS: This was a matched case-control study conducted using South Carolina Medicaid administrative data. FA cases born between 2007 and 2009 were matched to controls without FA on birth month/year, sex, race/ethnicity. Conditional logistic regression was used to model the adjusted odds ratio (aOR) of FA diagnosis. All models were adjusted for presence of asthma, wheeze, or atopic dermatitis. RESULTS: A total of 1504 cases and 5995 controls were identified. Receipt of an antibiotic prescription within the initial 12 months of life was associated with FA diagnosis in unadjusted and adjusted models (aOR 1.21; 95 % CI 1.06-1.39). Compared to children with no antibiotic prescriptions, a linear increase in the aOR was seen with increasing antibiotic prescriptions. Children receiving five or more (aOR 1.64; 95 % CI 1.31-2.05) antibiotic prescriptions were significantly associated with FA diagnosis. The strongest association was noted among recipients of cephalosporin and sulfonamide antibiotics in both unadjusted and adjusted models. CONCLUSIONS: Receipt of antibiotic prescription in the first year of life is associated with FA diagnosis code in young children after controlling for common covariates. Multiple antibiotic prescriptions are more strongly associated with increases in the odds of FA diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».