Addressing common questions on food oral immunotherapy: a practical guide for paediatricians
Notice bibliographique
Résumé
Food allergy has been increasing in prevalence in most westernised countries and poses a significant burden to patients and families; dietary and social limitations as well as psychosocial and economic burden affect daily activities, resulting in decreased quality of life. Food oral immunotherapy (food-OIT) has emerged as an active form of treatment, with multiple benefits such as increasing the threshold of reactivity to the allergenic food, decreasing reaction severity on accidental exposures, expanding dietary choices, reducing anxiety and generally improving quality of life. Risks associated with food immunotherapy mostly consist of allergic reactions during therapy. While the therapy is generally considered both safe and effective, patients and families must be informed of the aforementioned risks, understand them, and be willing to accept and hedge these risks as being worthwhile and outweighed by the anticipated benefits through a process of shared decision-making. Food-OIT is a good example of a preference-sensitive care paradigm, given candidates for this therapy must consider multiple trade-offs for what is considered an optional therapy for food allergy compared with avoidance. Additionally, clinicians who discuss OIT should remain increasingly aware of the growing impact of social media on medical decision-making and be prepared to counter misconceptions by providing clear evidence-based information during in-person encounters, on their website, and through printed information that families can take home and review.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,039 |
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 ».