Food Allergy-Related Bullying in Pediatric Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergy (FA)-related bullying is a significant public health concern affecting pediatric patients. This systematic review investigates the prevalence, characteristics, and psychosocial impact of FA-related bullying, as well as current intervention strategies within educational and healthcare settings. METHODS: A systematic literature search was conducted across the PubMed, Web of Science, and CINAHL databases, covering publications up to February 2024. The review followed PRISMA guidelines and included studies on children and adolescents (0-18 years) diagnosed with FAs. Studies were selected based on eligibility criteria and assessed for quality using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: The initial search identified a total of 260 records (6 from scientific databases and 254 from registries). Twenty-six studies met the inclusion criteria. The findings of these studies reveal that FA-related bullying is prevalent, with rates varying between 17% and 60%, depending on the study population and methods. Bullying often involves verbal teasing, social exclusion, and physical threats using allergens, presenting both psychological and physical risks. Psychological consequences include increased anxiety, depression, and social withdrawal, which persist over time, significantly impacting quality of life for both children and their families. Notably, bullying often occurs in school settings, emphasizing the need for targeted interventions. CONCLUSION: FA-related bullying profoundly affects mental health and quality of life for affected children and their families. Interventions, such as school-based allergy education programs and policies promoting inclusivity and safety, have shown promise in reducing bullying incidents. A collaborative approach involving healthcare providers, educators, and policymakers is essential to mitigate the impact of FA-related bullying and improve outcomes for affected children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».