The need for a food allergy educator program for allied healthcare professionals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Owing to a collaborative approach to patient care, and a paucity of allergists in Canada, there is a need to develop a food allergy educational program for allied health care professionals in Canada. Such programs already exist in the United States and Britain. Herein, we describe the outcomes of recent conference proceedings to inform the educational needs for such a program. As part of the 76th Annual Meeting of the Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology (CSACI), held virtually due to the COVID-19 pandemic, we hosted a virtual workshop on the need for a food allergy educator program for Canadian allied health professionals. This workshop was co-developed with the CSACI and an industry partner, and featured allergy specialist dietitians. Attendance was open to all conference delegates, and to allied health professionals. As part of the registration process, registrants posed diverse food allergy-related questions, ranging from how to use an epinephrine autoinjector, to daily management and, how to cure food allergy. A national food allergy educator program will empower both allergy and non-allergy specialist healthcare professionals to appropriately counsel patients. This virtually-delivered program will begin to close a gap in healthcare access resulting from the geographic size of Canada, as it will enhance allied healthcare providers' confidence to provide evidence-based food allergy care appropriately for those with food allergy.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».