Prévalence, facteurs de risque et conséquences des allergies alimentaires chez les enfants d’âge scolaire
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif principal de cette recension d’écrits est de présenter l’état des connaissances actuelles sur la prévalence, les facteurs de risque et les conséquences des allergies alimentaires chez les enfants. L’objectif secondaire est de présenter certains arguments en faveur et en défaveur de l’interdiction des allergènes dans les écoles afin de guider les réflexions entourant la pratique des intervenants en milieu scolaire. Méthodes : La recherche a été effectuée sur Google Scholar et a répertorié 28 références, dont 25 articles scientifiques portant sur les allergies alimentaires chez les enfants ainsi que la gestion de celles-ci dans les écoles. Résultats : La prévalence des allergies alimentaires chez les enfants serait de 6-8%. Les facteurs de risque, dont plusieurs sont modifiables, se rapportent entre autres à l’introduction des allergènes et à l’exposition aux microorganismes. De multiples conséquences physiologiques et psychosociales sont également associées aux allergies alimentaires. Concernant l’interdiction des allergènes à l’école, il semble que ce ne soit pas l’approche à adopter pour réduire le risque de réaction allergique. Conclusions : Ces informations contribueront à guider les réflexions des nutritionnistes oeuvrant auprès d’une clientèle d’enfants d’âge scolaire atteints d’allergies alimentaires.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».