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Enregistrement W4407405929 · doi:10.1016/j.jacig.2025.100438

The impact of the COVID-19 pandemic on multicultural families with food allergy

2025· article· en· W4407405929 sur OpenAlexaff
Tracy Pitt, Melissa Hearrell, Xiaofan Huang, Kristen A. Staggers, Carla M. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology Global · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNovartis Pharmaceuticals CorporationFood Allergy Research and Education
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMulticulturalism2019-20 coronavirus outbreakFood allergySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)AllergyMedicineVirologyImmunologyPsychologyInfectious disease (medical specialty)DiseasePedagogyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Families with food allergy, in particular, have faced numerous challenges, often in the setting of financial and emotional stress during the coronavirus disease 2029 (COVID-19) pandemic. Objective: We examined the impact of the pandemic in a diverse population of families with food allergy. Methods: An online survey was administered between October 2020 and January 2021 through recruitment of adult caregivers of at least 1 child with food allergy. Survey responses were summarized by frequencies with proportions and medians with interquartile ranges or means plus or minus SDs. Results: = .032) was seen in significantly more caregivers with an income less than $200,000. Of the respondents, 76% experienced increased stress or discord within the home. Although becoming a member of a food allergy support group increased over time, significantly fewer African American respondents were members of a support group. The hospitalization rate for COVID-19 did not differ significantly between racial/ethnic groups. Conclusion: Our questionnaire has characterized the significant impact of economic as well as psychological stressors of the pandemic in a diverse population. Further studies on this topic are needed to help minimize the impact of future pandemics in a multicultural population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,360 · 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.

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