The future of food allergy: Challenging existing paradigms of clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
The field of food allergy has seen tremendous change over the past 5-10 years with seminal studies redefining our approach to prevention and management and novel testing modalities in the horizon. Early introduction of allergenic foods is now recommended, challenging the previous paradigm of restrictive avoidance. The management of food allergy has shifted from a passive avoidance approach to active interventions that aim to provide protection from accidental exposures, decrease allergic reaction severity and improve the quality of life of food-allergic patients and their families. Additionally, novel diagnostic tools are making their way into clinical practice with the goal to reduce the need for food challenges and assist physicians in the-often complex-diagnostic process. With all the new developments and available choices for diagnosis, prevention and therapy, shared decision-making has become a key part of medical consultation, enabling patients to make the right choice for them, based on their values and preferences. Communication with patients has also become more complex over time, as patients are seeking advice online and through social media, but the information found online may be outdated, incorrect, or lacking in context. The role of the allergist has evolved to embrace all the above exciting developments and provide patients with the optimal care that fits their needs. In this review, we discuss recent developments as well as the evolution of the field of food allergy in the next decade.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».