Peanut, soy, and emerging legume allergy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Individuals with 1 legume allergy may be cosensitized to other legumes and thus may potentially have other legume allergies as well. Although the use of emerging legumes (eg, pea, lentils, chickpeas) in commercial food production is increasingly common, the literature has largely focused on peanut and soy, both of which are priority allergens in Canada. Objective We aimed to describe the distribution of priority and emerging legume allergies in Canada, with consideration for patient age. Methods Cross-sectional survey data collected between 2019 and 2021 from families who follow food allergy–related social media platforms were queried for demographics, as well as for food allergy (including by type and number of foods and by age [0-5 vs ≥6 years]). Data were described and then analyzed by using logistic regression and adjusted for sex, age at diagnosis, and number of food allergies. Results Of the 115 participating children, the majority (64.6%) were boys. Nearly all of the children (109 of 115 [94.8%]) had peanut allergy, whereas soy and emerging legume allergies were reported by 15.7% and 13.0% of the children, respectively. Of these 115 children, 85 had mono-peanut allergy, 6 had mono-soy allergy, none had emerging legume allergy in the absence of peanut or soy, 12 had peanut and emerging legume allergy, 9 had peanut and soy allergy, and 3 had peanut, soy, and emerging legume allergy. Compared with children aged 0 to 5 years, children aged 6 years or older were significantly less likely to have peanut plus soy or emerging legume allergy (odds ratio = 0.22 [95% CI = 0.05-0.94]; P = .04). Conclusion Of the children with peanut allergy, a considerable number also had peanut allergy and soy allergy and/or another legume allergy. Younger children have higher odds of multiple legume 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».