Simulated use of thresholds for precautionary allergen labeling: Impact on prevalence and risk
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity and overuse of precautionary allergen labelling (PAL) in prepackaged foods have eroded its risk communication efficacy. Experts recommend applying PAL based on allergen concentration thresholds, but adoption remains limited. The aim of this study was to quantitatively assess the potential impact of this approach using Monte Carlo risk simulations. Four allergens and 9 food categories were considered in 2 scenarios: (1) consumption of products currently carrying PAL in Canada where individuals with food allergy (FA) are assumed to consume them, and (2) consumption of products without PAL, in a hypothetical context where PAL is applied based on thresholds that would protect 99 % (ED01) and 95 % (ED05) of individuals with FA, and individuals with FA systematically avoid products with PAL. In scenario (1), although several cases studied would cause <10 reactions/10 000 eating occasions (e.o.), there were also many that would cause >20 reactions/10 000 e.o. Cross-contact milk posed the highest risk (max. 1120 reactions/10 000 e.o.), and peanut, the least (max. 10 reactions/10 000 e.o.). In scenario (2), consumption of products without PAL, when using thresholds for PAL based on ED01, could lead to a maximum of 15 reactions/10 000 e. o. for all studied cases, and based on ED05, to 57 (if excluding dark chocolate with milk PAL). In most cases, the estimated number of reactions per 10 000 e.o. attributed to products with PAL currently on the market would be higher (p < 0.05) than that attributed to products without PAL, if PAL is applied based on the simulated thresholds. Thus, a threshold driven approach to adopt PAL on prepackaged foods, while advising consumers to avoid these products, could be beneficial for individuals with FA in Canada, as products without PAL would result in very few and generally mild adverse reactions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».