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Enregistrement W4366597727 · doi:10.2196/46816

The Effectiveness of Early Food Introduction in Preventing Childhood Allergic Diseases: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4366597727 sur OpenAlexvenueno aff
Aisha Fadhilah Abang Abdullah, Nor Asiah Muhamad, Rimah Melati Ab Ghani, Nur Hasnah Maamor, Fatin Norhasny Leman, Chun Lai Too, Intan Hakimah Ismail, Nor Afiah Mohd Zulkefli, Ahmad Iqmer Nashriq Mohd Nazan, Salmiah Md Said

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewFood allergyAllergyRandomized controlled trialPopulationCINAHLMeta-analysisAsthmaObservational studyPediatricsPsychological interventionMEDLINEEnvironmental healthFamily medicineImmunologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Allergic diseases affect around 40% of the pediatric population worldwide. The coexistence of asthma, allergic rhinitis, eczema, and food allergy renders allergy treatment and prevention challenging. Infant feeding strategies recommend avoiding allergenic foods to prevent allergy development and anaphylaxis. However, recent evidence suggests that early consumption of food allergens during weaning in infants aged 4-6 months could result in food tolerance, thus reducing the risk of developing allergies. Objective The aim of this study is to systematically review and carry out a meta-analysis of evidence on the outcome of early food introduction for preventing childhood allergic diseases. Methods We will conduct a systematic review of interventions through a comprehensive search of various databases including PubMed, Embase, Scopus, CENTRAL, PsycINFO, CINAHL, and Google Scholar to identify potential studies. The search will be performed for any eligible articles from the earliest published articles up to the latest available studies in 2023. We will include randomized controlled trials (RCTs), cluster RCTs, non-RCTs, and other observational studies that assess the effect of early food introduction to prevent childhood allergic diseases. Results Primary outcomes will include measures related to the effect of childhood allergic diseases (ie, asthma, allergic rhinitis, eczema, and food allergy). PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines will be followed for study selection. All data will be extracted using a standardized data extraction form and the quality of the studies will be assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. A summary of findings table will be generated for the following outcomes: (1) total number of allergic diseases, (2) rate of sensitization, (3) total number of adverse events, (4) improvement of health-related quality of life, and (5) all-cause mortality. Descriptive and meta-analyses will be performed using a random-effects model in Review Manager (Cochrane). Heterogeneity among selected studies will be assessed using the I2 statistic and explored through meta-regression and subgroup analyses. Data collection is expected to start in June 2023. Conclusions The results acquired from this study will contribute to the existing literature and harmonize recommendations for infant feeding with regard to the prevention of childhood allergic diseases. Trial Registration PROSPERO CRD42021256776; https://tinyurl.com/4j272y8a International Registered Report Identifier (IRRID) PRR1-10.2196/46816

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0300,044
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,005

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.

Tête enseignante Opus0,284
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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