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Enregistrement W4404871902 · doi:10.1186/s13223-024-00937-0

Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology position statement: panel testing for food allergies

2024· review· en· W4404871902 sur OpenAlexaffvenueabout
Abdulrahman Al Ghamdi, Elissa M. Abrams, Stuart Carr, Mariam Hanna, Sari M. Herman, Elana Lavine, Harold Kim, Timothy K. Vander Leek, Douglas P. Mack

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern UniversityUniversity of ManitobaMcMaster UniversityHumber River Regional HospitalStollery Children's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood allergyMedicineAllergyPosition statementTest (biology)PsychosocialPosition paperEnvironmental healthFamily medicineImmunologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This position statement addresses the critical concerns and recommended practices surrounding the use of panel food testing for diagnosing food allergies. Food allergies are a significant public health concern, and the misdiagnosis of food allergies remains a prevalent concern, made worse by the ongoing use of panel food testing. The practice of screening patients for multiple food allergens, regardless of clinical relevance, is commonly referred to as "panel food testing." Fundamentally, a panel food test is not simply a single test; a panel food test is a series of several distinct tests for multiple foods, each with its own variable predictive value. These tests have not been adequately validated as screening tests and carry a considerable false positive rate. The resulting false diagnoses lead to unnecessary dietary restrictions, increased healthcare costs, and significant psychosocial distress for patients and their families.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,008

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,292 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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