Associations between food allergy, country of residence, and healthcare access
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, little consideration has been given to access to allergy-related care, despite the fact that food allergy affects a considerable proportion of children. As such, the current study aimed to describe access to food allergy-related services in Canada and the United States (US). METHODS: Participants were recruited via social media from March-July 2021 and were asked to complete an online survey focused on food allergy-related medical care. Participants were Canadian and US residents who live with a child < 18 years old, with ≥ 1 food allergy. A series of logistic regressions were used to assess the associations between country of residence and type of allergy testing utilized during diagnosis. RESULTS: Fifty-nine participants were included in the analysis (Canadian: 32/59; 54.2%; US residents: 27/59; 45.8%). Relative to Canadian participants, US respondents were less likely to be diagnosed using an oral food challenge (OFC; OR 0.16; 95% CI 0.04; 0.75: p < 0.05). Compared to children diagnosed by age 2 years, those diagnosed at age 3 years and older were less likely to have been diagnosed using an OFC (OR 0.12; 95% CI 0.01; 1.01; p = 0.05). CONCLUSIONS: Access to food allergy-related services, varies between Canada and the US. We speculate that this variation may reflect differences in clinical practice and types of insurance coverage. Findings also underscore the need for more research centered on food allergy-related health care, specifically diagnostic testing, among larger and more diverse samples.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».