Prevalence of reported food allergies in Brazilian preschoolers living in a small Brazilian city
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the prevalence of allergic diseases, including food allergies, has increased over recent decades, relevant information on this topic is still lacking, particularly in younger children living in small cities. OBJECTIVE: To investigate the prevalence of reported food allergies in preschoolers in Limoeiro/Pernambuco, Brazil. METHODS: This was a cross-sectional study with preschoolers. Parents/guardians of all preschoolers enrolled at municipal schools between March and June 2019 (total of 619) were invited to complete a screening questionnaire (total of 619). Another 151 questionnaires were applied on the streets of the town. For positive responses, a second, more detailed and validated questionnaire was completed. RESULTS: A total of 412 questionnaires were returned, of which, 47 presented a positive response to food allergies and only 29 (7.04%) identified a particular food. The most frequently reported food items were shrimp, mollusks, pork, fruit and milk. Of the 29 who identified foods, 22 responded to the detailed questionnaire, resulting in only 4 (0.97%) positive responses. Of these, two were later discarded through clinical examinations and an open oral provocation test, resulting in a final prevalence of 0.48% of confirmed food allergies. CONCLUSION: The prevalence of reported food allergies was lower than that described in previous studies. The most commonly mentioned foods were shrimp, mollusks and pork, with more reports of multiple food allergies, even in children who had never been previously exposed to these possible allergens, which highlights the relevance of perception in reported food allergy studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».