Trends of Peanut-Induced Anaphylaxis Rates Before and After the 2017 Early Peanut Introduction Guidelines in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergies, particularly peanut, represent the predominant cause of anaphylaxis. Whereas early allergen introduction has emerged as a potential preventive strategy, the precise impact of recent guidelines on peanut-induced anaphylaxis rates in Canada remains unclear. OBJECTIVE: To assess the impact of the 2017 Addendum Guidelines for the Prevention of Peanut Allergy on peanut-induced anaphylaxis rates in Canada. METHODS: Using a comprehensive longitudinal registry capturing pediatric anaphylaxis presentations to the Montreal's Children's Hospital, we compared children with and without known peanut allergy who presented with peanut-induced anaphylaxis between 2011 and 2019 inclusive, excluding data beyond 2019 owing to the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We calculated rates of peanut-induced anaphylaxis presentations per 100,000 age-adjusted all-cause emergency department visits using 4-month intervals. Interrupted time series analysis was used to compare anaphylaxis rate trends before and after 2017 for children ages 0 to 2 and 3 to 17 years. RESULTS: We examined 2,011 cases of pediatric anaphylaxis, including 429 (21%) triggered by peanuts. Compared with pre-guideline estimates, the yearly rate of change of peanut anaphylaxis rates decreased by 7.96 (95% confidence interval -14.57 to -1.36; P = .018) after 2017 among patients with new-onset anaphylaxis in children 2 years of age or younger (n = 109). No significant changes were identified for older patients ages 3 to 17, or in patients with known peanut allergy. CONCLUSIONS: Early introduction guidelines in Canada are associated with a reduced risk of new-onset peanut-induced anaphylaxis in young children within a single center in Montreal. Further research is required to assess the impact on a wider population and other food allergens.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».