Peanut cross-contamination in randomly selected baked goods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current standard of care for managing peanut allergy includes avoidance of peanut and use of injectable epinephrine; however, strict avoidance is difficult and accidental ingestion is common with potentially serious consequences. Despite vigilance and efforts to minimize the risk of accidental exposure, peanut protein cross-contamination continues to occur in a variety of foods, including baked goods. OBJECTIVE: To assess and quantify the presence of peanut protein contamination in certain baked goods. METHODS: Randomly selected baked goods were collected from bakeries in the New York and Miami metropolitan areas that sold a variety of ethnic cuisines. A second set of samples from the same bakeries was collected at least 1 week after to evaluate between-batch variability. Samples were sent to the Food Allergy Research and Resource Program to analyze peanut contamination by enzyme-linked immunosorbent assay. Consumption estimates were based on 2003 to 2010 National Health and Nutrition Examination Survey survey data. RESULTS: Of 154 samples from 18 bakeries, 4 (2.6%) had detectable peanut contamination with peanut protein levels ranging from 0.1 mg/100 g to 650 mg/100 g. Consumption estimates for single occasion ingestion of a contaminated item ranged from 0.07 mg to 832 mg of peanut protein. CONCLUSION: In this study, unintended peanut protein was present in a small, but not insignificant, proportion of baked goods, with the potential to trigger a reaction in individuals with peanut allergy. Some products contained high levels of unintended peanut protein. The current data support the potential for accidental exposure to peanut protein with its associated risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».