A Quantitative Assessment of Gluten Cross‐contact in the School Environment for Children With Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A gluten-free (GF) diet is the primary treatment for celiac disease (CD). Gluten is used in schools, particularly in early childhood, art, and home-economics classrooms. This study aimed to measure gluten transfer from school supplies to GF foods that a child with CD may eat. Also, to measure efficacy of washing techniques to remove gluten from hands and tables. METHODS: Five experiments measured potential gluten cross-contact in classrooms: Play-Doh (n = 30); baking project (n = 30); paper mâché (n = 10); dry pasta in sensory table (n = 10); cooked pasta in sensory table (n = 10). Thirty participants ages 2 to 18 were enrolled. Following activities, gluten levels were measured on separate slices of GF bread rubbed on participant's hands and table surfaces. Participants were assigned 1 of 3 handwashing methods (soap and water, water alone, or wet wipe). Repeat gluten transfer measurements were taken from hands and tables. Gluten measurements made using R-Biopharm R7001 R5-ELISA Sandwich assay. RESULTS: Paper mâché, cooked pasta in sensory tables, and baking project resulted in rates of gluten transfer far greater than the 20 ppm threshold set by Codex Alimentarius Commission. Play-Doh and dry pasta, however, resulted in few gluten transfers to GF bread >20 ppm. Soap and water was consistently the most effective method for removing gluten, although other methods proved as effective in certain scenarios. CONCLUSIONS: The potential for gluten exposure at school is high for some materials and low for others. For high-risk materials, schools should provide GF supplies and have a robust strategy to prevent gluten cross-contact with food.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».