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: = .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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».