Food Allergy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food allergy has recently become more common. There is no curative treatment for food allergy and management relies on allergen avoidance and emergency treatment of accidental allergic reactions. Food allergy can have a significant impact on the lives of patients and their families and an accurate diagnosis is, therefore, of utmost importance. A food allergy‐focused clinical history, together with evidence of allergen‐specific IgE, can be enough to confirm or exclude the diagnosis of food allergy; however, in the equivocal cases, exposure to the allergen in a controlled environment in hospital, called oral food challenge (OFC), is required. New tests are being developed to reduce the number of patients that need OFCs. Allergen‐specific immunotherapy has shown to reduce patients' sensitivity to the allergen but the majority of treated patients still remain food allergic. In the absence of a definitive treatment, prevention of food allergy is key. Key Concepts Food allergy prevalence is increasing, affecting about 7% of children and 2% of adults, with cow's milk, egg, peanut, tree nuts, sesame, fish and shellfish constituting more than 90% of food allergies in children. Risk factors for food allergy are atopic eczema, family history of atopic diseases, black or Asian ethnicity, less diverse diet, low serum vitamin D and filaggrin loss‐of‐function mutations. The diagnosis of food allergy is usually based on a combination of clinical history and evidence of allergen‐specific IgE, with oral food challenges being reserved for the equivocal cases. There is no curative treatment for food allergy; management consists of allergen avoidance and emergency treatment plan for accidental allergic reactions. Allergenic foods should be introduced in the diet at the time of weaning. Early peanut consumption in the first year of life can prevent the development of peanut allergy at school age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».