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Enregistrement W4406682470 · doi:10.3389/falgy.2024.1472673

Insights into self-reported food allergies in Romanian schoolchildren

2025· article· en· W4406682470 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Felicia Pop, Daniela Rajka, Ioana Corina Bocșan, Alina Petronela Bouari-Coblișan, Gabriela Ichim, Paraschiva Cherecheș-Panța

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Allergy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood allergyMedicineRomanianQuestionnaireEnvironmental healthCross-sectional studyAllergyCulpritFamily medicinePediatricsPsychiatryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of food allergy (FA) varies worldwide with an increasing rate in the last decades. Data of self-reported FA have been recorded by most European countries, the US, Canada and Australia, but not Romania. The aim of this study is to analyze the prevalence and severity of FA and to assess the extent of information the medical and teaching staff in schools have on students' medical history. Methods: A cross-sectional survey was performed in schoolchildren from Cluj-Napoca, Romania, using an online questionnaire delivered to their parents. Results and conclusions: Seven hundred and eight individuals completed the entire questionnaire. The prevalence of self-reported FA was 8.9%, 28.6% presented food-induced angioedema and 38.1% required ER presentation. Cow milk (36.5%), egg (9.5%), strawberry (20.6%) and nuts (2.7%)were the most frequent culprit foods. The lack of an appropriate and accurate communication with the medical and teaching staff in the school suggest the requirement for further measures for parents and children educations regarding food allergy detection and management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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