BARRIERS TO IMPLEMENTATION OF EARLY PEANUT INTRODUCTION AMONG PEDIATRICIANS, FAMILY PHYSICIANS, AND ALLERGISTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The approach to peanut allergy prevention has shifted with publication of the Learning Early About Peanut (LEAP) trial and recently released NIAID guideline recommending early peanut introduction in high risk infants. OBJECTIVES Our objective was to determine whether current practice patterns at both the allergist and primary care level are in keeping with the LEAP recommendations and NIAID guideline. DESIGN/METHODS A 17-question survey was distributed in 2016 to Canadian allergists through the Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology, paediatricians through the Canadian Paediatric Society, and a sample of practicing family physicians. RESULTS There was variability in the definition of infants at high risk for peanut allergy and recommendations for age of introduction of allergenic solids. There was also variability in how often allergist evaluation was recommended for infants with egg allergy or severe eczema prior to peanut introduction, with allergists 9 times more likely to recommend pre-emptive peanut testing in infants with severe eczema prior to peanut introduction. The majority of family physicians (77.1%), paediatricians (91.4%) and allergists (89.1%) did not believe there was harm to introduction of solids between 4–6 months of age, or that breastfeeding rates would be affected with earlier solid introduction. CONCLUSION Further education about the implications of LEAP is required. There are broad issues (such as the definition of a high risk infant) that require international consensus. Most primary care physicians and allergists do not believe there are harms to introduction of allergenic solids prior to 6 months of age, or that breastfeeding rates will be affected.
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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 | 0,011 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».