Primary, secondary and tertiary prevention of food allergy: current practices and future directions
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of food allergies has risen around the globe, and experts have been exploring methods of preventing such allergies in young children to ease the burden of disease and reduce the morbidity and mortality caused by anaphylaxis to food allergens. Such preventative measures can be categorised as primary, secondary and tertiary prevention, which are discussed in detail in this review. Primary prevention is defined as the prevention of becoming sensitised towards specific allergens. The evidence suggests that avoiding common allergenic foods during pregnancy and breastfeeding is not protective against food allergies, and guidelines recommend weaning from 4 to 6 months of age, with recent studies supporting the early introduction of peanuts at 4 months to prevent peanut allergy. Secondary prevention targets patients who are already sensitised and aims to halt the progression of sensitisation, with evidence for high rates of success and safety in trials of early introduction to milk and peanuts using oral immunotherapy in sensitised infants. Tertiary allergy prevention focuses on reducing the risk of a patient having anaphylaxis, with oral immunotherapy being the most common method of promoting tolerance in allergic children. Several studies have demonstrated successful reintroduction for milk, egg and peanut; however, no such guidelines are recommended for other foods. Finally, dietary advancement therapy in the form of milk and egg ladders has been employed as a method of primary, secondary and tertiary prevention of allergies, particularly in Ireland, the UK and Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».