MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3189814856 · doi:10.1186/1710-1492-7-s1-s7

Food allergy

2011· article· en· W3189814856 sur OpenAlexaffvenue
Susan Waserman, Wade Watson

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFood allergyAnaphylaxisAllergyElimination dietOral food challengeDermatologyPeanut allergyAdverse effectImmunoglobulin EImmunologyAtopic dermatitisIntensive care medicineInternal medicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food allergy is defined as an adverse immunologic response to a dietary protein. Food-related reactions are associated with a broad array of signs and symptoms that may involve many bodily systems including the skin, gastrointestinal and respiratory tracts, and cardiovascular system. Food allergy is a leading cause of anaphylaxis and, therefore, referral to an allergist for appropriate and timely diagnosis and treatment is imperative. Diagnosis involves a careful history and diagnostic tests, such as skin prick testing, serum-specific immunoglobulin E (IgE) testing and, if indicated, oral food challenges. Once the diagnosis of food allergy is confirmed, strict elimination of the offending food allergen from the diet is generally necessary. For patients with significant systemic symptoms, the treatment of choice is epinephrine administered by intramuscular injection into the lateral thigh. Although most children "outgrow" allergies to milk, egg, soy and wheat, allergies to peanut, tree nuts, fish and shellfish are often lifelong. This article provides an overview of the epidemiology, pathophysiology, diagnosis, management and prognosis of patients with food allergy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1280,077

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations83
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAllergy Asthma and Clinical ImmunologyMême sujetFood Allergy and Anaphylaxis ResearchTravaux en français237 207