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Enregistrement W3004352153 · doi:10.1097/nt.0000000000000389

Recent Surveys on Food Allergy Prevalence

2020· article· en· W3004352153 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Messina, Carina Venter

Notice bibliographique

RevueNutrition Today · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood allergyEnvironmental healthMedicineAllergenFood allergensHarmAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substantial numbers of children and adults report having immunoglobulin E–mediated food allergies. However, generating accurate food allergy prevalence data is difficult. Self-reported data can overestimate prevalence when compared with prevalence estimates established by more rigorous methods. As of 2004, in the United States, the Food Allergen Labeling and Consumer Protection Act mandated that the label should declare the source of the food if the product contains that food or a protein-containing ingredient from that food (not all proteins in a major food allergen cause allergic reactions) in the manner described by the law. The 8 major food allergens are milk, eggs, fish, crustacean shellfish, tree nuts, peanuts, wheat, and soybeans, commonly referred to as the “Big 8.” These 8 allergens are thought to account for 90% of the food allergy reactions. Recently published large surveys of Americans and Canadian adults and children provide considerable insight into the prevalence of allergy for the major allergens. These data indicate that there is a large variation in prevalence among the Big 8. The prevalence of soy beans allergy is lower than the prevalence reported for each of the other 7 major allergens, which has been used to argue that soy could be removed from the Big 8 without risking harm to the public. However, the momentum appears to be in favor of expanding the Big 8. The US Food and Drug Administration is evaluating classification of sesame seed as a major allergen; it is already classified as a major allergen in Canada, Australia, and Europe. Europe classifies 14 foods as major allergens. There may be some advantage to standardizing major allergen lists globally, although it may be equally important to acknowledge differences in priority allergens based on cultural and dietary preferences. It is incumbent upon health professionals to help their patients and clients identify foods to which they are allergic and aid in planning diets that are nutritionally adequate despite elimination of these foods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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