Preacutionary labelling of cross-reactive foods: The case of rapeseed
Notice bibliographique
Résumé
Food allergic individuals are exposed to unnecessary dietary restrictions due to precautionary food allergy labelling (PFAL). Two forms of PFAL exist: type I identifies the possible presence of allergenic contaminaion in foods (‘may content…’), type II indicates as potentially dangerous ingredients or contaminants that do no belong to official list of food allergens. PFAL type II is based on the fear of cross-reactivity with foods belonging to that list. PFAL type II is less known, but may be tempting for the legal offices of food companies, for clinicians in a ‘defensive medicine’ key, and even for legislators. We identify here a case of PFAL type II, allergy to rapeseed (belonging to the family of Brassicaceae ). Increasingly used for their nutritional and nutraceutic value in asthma prevention, rapeseed has been indicated by regulatory authorities in Canada and Europe as potential cross-reactor with mustard. In this review, we provide the elements for a risk assessment of cross-reactivity of rapeseed/mustard allergy in the general population both clinically and from the point of view of the molecular allergy. Three findings emerge: 1. Allergic reactions to rapeseed are exceptional 2. The allergens identified in rapeseed and mustard are similar, but not identical 3. Reactions to rapeseed have never been described in mustard-allergic patients. On the ground of existing evidence, a precautionary labeling for rapeseed as potentially dangerous for patients allergic to mustard is not justified. In the interest of patients with multiple food allergy, PFAL type II must be avoided.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».