Age-Related Food Aversion and Anxiety Represent Primary Patient Barriers to Food Oral Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although oral immunotherapy (OIT) for food allergy is a reasonable treatment option, barriers to this procedure's implementation have not been extensively evaluated from a patient perspective. OBJECTIVE: We evaluated the barriers patients face during OIT administration, including anxiety and taste aversion, and the role of health care professionals, especially dietitians. METHODS: A survey in Canada and the United States involved families currently enrolled in food OIT programs. RESULTS: Of responses from 379 participants, fear of reaction was the most common barrier to OIT initiation, with 45.6% reporting it being a "very significant" barrier with other fears reported. However, taste aversion represented the prominent obstacle to continuation. Taste aversion was associated with a slower buildup (P = .02) and a reduction in dose (P = .002). Taste aversion was a strongly age-dependent barrier for initiation (P < .001) and continuation (P < .002), with older children over 6 years of age reporting it as a very significant barrier (P < .001). Boredom was reported as a concern for specific allergens such as peanut, egg, sesame, and hazelnuts (P < .05), emphasizing the need for diverse food options. Notably, 59.9% of respondents mixed OIT foods with sweet items. Despite these dietary concerns, dietitians were underutilized, with only 9.5% of respondents having seen a dietitian and the majority finding dietitian support helpful with greater certainty about the exact dose (P < .001). CONCLUSIONS: Taste aversion and anxiety represent primary patient-related barriers to OIT. Taste aversion was highly age dependent, with older patients being more affected. Dietitians and psychology support were underutilized, representing a critical target to improve adherence and OIT success.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».