Food Allergy Education and Management in Schools: A Scoping Review on Current Practices and Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Currently, no synthesis of in-school policies, practices and teachers and school staff's food allergy-related knowledge exists. We aimed to conduct a scoping review on in-school food allergy management, and perceived gaps or barriers in these systems. We conducted a PRISMA-ScR-guided search for eligible English or French language articles from North America, Europe, or Australia published in OVID-MedLine, Scopus, and PsycINFO databases. Two reviewers screened 2010 articles' titles/abstracts, with 77 full-text screened. Reviewers differed by language. Results were reported descriptively and thematically. We included 12 studies. Among teachers and school staff, food allergy experiences, training, and knowledge varied widely. Food allergy experience was reported in 10/12 studies (83.4%); 20.0-88.0% had received previous training (4/10 studies; 40.0%) and 43.0-72.2% never had training (2/10 studies; 20.0%). In-school policies including epinephrine auto-injector (EAI) and emergency anaphylaxis plans (EAP) were described in 5/12 studies (41.7%). Educational interventions (8/12 studies; 66.7%) increased participants' knowledge, attitudes, beliefs, and confidence to manage food allergy and anaphylaxis vs. baseline. Teachers and school staff have more food allergy-related experiences than training and knowledge to manage emergencies. Mandatory, standardized training including EAI use and evaluation, and the provision of available EAI and EAPs may increase school staff emergency preparedness.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».