Pediatric food allergy-related household costs are influenced by age, but not disease severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The economic burden of food allergy on households is poorly understood. We evaluated the household costs associated with specialist-diagnosed pediatric food allergy, with focus on age and disease severity. STUDY DESIGN: A cross-sectional study of 70 Swedish case-control pairs (59% boys) was conducted using Food Allergy Economic questionnaire. Household costs were analyzed between age- and gender-matched cases (children aged 0-17 years, with specialist-diagnosed food allergy) and controls (non-food allergic households). RESULTS: Parents were predominantly university-educated and employed full-time. Most cases had parent-reported previous anaphylaxis. Mean total annual household costs were comparable between cases and controls. However, compared to controls, cases had significantly higher direct medical-, and non-medical related costs; higher indirect medical-related costs, and higher intangible costs (all p < 0.05). In a sensitivity analyses of only cases aged 0-12 years, direct household costs, including lost earnings due to child's hospitalization, were significantly higher than controls. Results from only children with severe disease paralleled those of all cases vs. controls. CONCLUSIONS: Although pediatric food allergy is not associated with higher total annual household costs, these households have significantly higher direct medical-related, indirect and intangible costs vs. non-food allergic households. Higher household costs were identified amongst younger children, but not disease severity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».