Managing food allergy: GA2LEN guideline 2022
Notice bibliographique
Résumé
LEN). A multidisciplinary international Task Force developed the guideline using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) II framework and the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) approach. We reviewed the latest available evidence as of April 2021 (161 studies) and created recommendations by balancing benefits, harms, feasibility, and patient and clinician experiences. We suggest that people diagnosed with food allergy avoid triggering allergens (low certainty evidence). We suggest that infants with cow's milk allergy who need a breastmilk alternative use either hypoallergenic extensively hydrolyzed cow's milk formula or an amino acid-based formula (moderate certainty). For selected children with peanut allergy, we recommend oral immunotherapy (high certainty), though epicutaneous immunotherapy might be considered depending on individual preferences and availability (moderate certainty). We suggest considering oral immunotherapy for children with persistent severe hen's egg or cow's milk allergy (moderate certainty). There are significant gaps in evidence about safety and effectiveness of the various strategies. Research is needed to determine the best approaches to education, how to predict the risk of severe reactions, whether immunotherapy is cost-effective and whether biological therapies are effective alone or combined with allergen immunotherapy.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».