Timing of food introduction and development of food sensitization in a prospective birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of infant feeding practices on the development of food allergy remains controversial. We examined the relationship between timing and patterns of food introduction and sensitization to foods at age 1 year in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) birth cohort study. METHODS: Nutrition questionnaire data prospectively collected at age 3, 6, 12, 18, and 24 months were used to determine timing of introduction of cow's milk products, egg, and peanut. At age 1 year, infants underwent skin prick testing to cow's milk, egg white, and peanut. Logistic regression models were fitted to assess the impact of timing of food exposures on sensitization outcomes, and latent class analysis was used to study patterns of food introduction within the cohort. RESULTS: Among 2124 children with sufficient data, delaying introduction of cow's milk products, egg, and peanut beyond the first year of life significantly increased the odds of sensitization to that food (cow's milk adjOR 3.69, 95% CI 1.37-9.08; egg adjOR 1.89, 95% CI 1.25-2.80; peanut adjOR 1.76, 95% CI 1.07-3.01). Latent class analysis produced a three-class model: early, usual, and delayed introduction. A pattern of delayed introduction, characterized by avoidance of egg and peanut during the first year of life, increased the odds of sensitization to any of the three tested foods (adjOR 1.78, 95% CI 1.26-2.49). CONCLUSIONS: Avoidance of potentially allergenic foods during the first year of life significantly increased the odds of sensitization to the corresponding foods.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».