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Enregistrement W4386368769 · doi:10.3390/foods12173290

Influence of Lifestyle and Dietary Habits on the Prevalence of Food Allergies: A Scoping Review

2023· review· en· W4386368769 sur OpenAlexaff
Gardiner Henric Rennie, Jinlong Zhao, Mukeshimana Camus‐Ela, Jialu Shi, Lan Jiang, Lili Zhang, Jin Wang, Vijaya Raghavan

Notice bibliographique

RevueFoods · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésScopusEnvironmental healthMedicineMediterranean dietGerontologyObesityHabitMEDLINEPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in behavior, lifestyle, and nutritional patterns have influenced many potential risk variables globally. In recent decades, food allergies (FAs) have been elevated to a severe public health issue both in developed countries and developing countries (third-world countries). This study aims to evaluate the effects caused by certain factors such as lifestyle and dietary habits on food allergies, review the association of lifestyle and dietary habit status with FAs, and outline why more people are allergic to food sources as a result of lifestyle changes and dietary habits. We searched electronic international databases including Scopus, PubMed, Google Scholar, and Web of Science using combinations of keywords. Utilizing Excel, the relevant studies were included and the irrelevant studies were excluded, and Mendeley was used for referencing and also to remove duplicates. The framework proposed by Arksey and O'Malley was used for this scoping review. The papers published in the databases from 2016 to 2020 were extracted. A total of eight studies were extracted, and this scoping review was carried out according to the risk factors. In our review, we found that some lifestyle choices (Caesarean section and antibiotics) and dietary habits (n-3 PUFA, fast food, duration of dietary intervention, and vitamin D), were important contributing factors for FA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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