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Enregistrement W4392620615 · doi:10.1186/s13052-024-01608-x

Fatal food anaphylaxis in adults and children

2024· review· en· W4392620615 sur OpenAlexaboutno aff
Elio Novembre, Mariannita Gelsomino, Lucia Liotti, Simona Barni, Francesca Mori, Mattia Giovannini, Carla Mastrorilli, Luca Pecoraro, Francesca Saretta, Riccardo Castagnoli, Stefania Arasi, Lucia Caminiti, Angela Klain, Michele Miraglia del Giudice

Notice bibliographique

Revue˜The œItalian Journal of Pediatrics/Italian journal of pediatrics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaphylaxisMedicineFood allergyIncidence (geometry)AsthmaAllergyEnvironmental healthPediatricsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaphylaxis is a life-threatening reaction characterized by the acute onset of symptoms involving different organ systems and requiring immediate medical intervention. The incidence of fatal food anaphylaxis is 0.03 to 0.3 million/people/year. Most fatal food-induced anaphylaxis occurs in the second and third decades of life. The identified risk factors include the delayed use of epinephrine, the presence of asthma, the use of recreational drugs (alcohol, nicotine, cannabis, etc.), and an upright position. In the United Kingdom (UK) and Canada, the reported leading causal foods are peanuts and tree nuts. In Italy, milk seems to be the most common cause of fatal anaphylaxis in children < 18 years. Fatal food anaphylaxis in Italian children and adolescents almost always occurs outside and is characterized by cardiorespiratory arrest; auto-injectable adrenaline intramuscular was available in few cases. Mortality from food anaphylaxis, especially in children, is a very rare event with stable incidence, but its risk deeply impacts the quality of life of patients with food allergy and their families. Prevention of fatal food anaphylaxis must involve patients and their families, as well as the general public, public authorities, and patients' associations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,007
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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