Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that the prevalence of food allergy is increasing; however, Canadian data on prevalence are sparse. Additionally, although there is unanimous agreement in the medical community that all individuals with a history of food-induced anaphylaxis should have an epinephrine auto-injector (EAI), there is much evidence to suggest that this is not the reality. Using a cross-sectional, randomized telephone survey of Canadian households, we sought to estimate the prevalence of food allergy in Canada and the proportion of allergic Canadians with the EAI, and to determine whether certain characteristics were associated with having the EAI. Of the 10,596 households contacted, 3,666 responded (34.6%), of which 3,613 households, representing 9,667 individuals, provided enough information to be included in the prevalence calculations. The prevalence of self-reported allergy to any food was 8.0%. Of those with probable allergy to at least one of peanut, tree nut, fish, shellfish, and sesame (3.21%), only about 50% had the EAI, and males, those who were older, and those who were single were even less likely to have an EAI. This research suggests that food allergy is a significant health problem, affecting 1 out of every 13 Canadians, and many of them are not adequately managed for their condition. These findings support the need for better education of the public and health care professionals regarding the importance of proper diagnosis and follow-up of individuals with food allergy, and the need to prescribe the EAI to all individuals with a history of an allergic reaction.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».