Managing egg allergy: A systematic review of traditional allergen avoidance methods and emerging graded exposure strategies
Notice bibliographique
Résumé
Egg allergy represents a significant and growing health concern, particularly among young children. Consequently, there has been a surge in the development of management strategies to address this issue. While oral immunotherapy presents a promising novel approach, its resource-intensive nature renders it impractical in many countries. This review aims to contrast the traditional method of strict avoidance with emerging, cost-effective alternatives for managing egg allergy at home, such as the gradual introduction via a ladder approach. Studies were identified through the search of medical databases and gray literature, with a focus on studies spanning from 2003 to 2023. Studies were independently screened and appraised by two independent reviewers. One hundred and thirty-four articles were identified. After removing duplicates and screening, 49 underwent full-text review, resulting in 28 included articles. These encompassed various study designs and originated from multiple countries, primarily the USA, Australia and Canada. The interventions mainly focused on managing IgE-mediated egg allergy through graded exposure to denatured/baked egg (n = 20), with an additional six studies exploring allergen avoidance and two studies investigating both management methods. A key observation from this review is the shift in management strategies towards incorporating methods such as graded exposure to denatured/baked egg alongside traditional allergen avoidance methods. Allergen avoidance remains the cornerstone of egg allergy management. However, there is a need for complementary approaches to optimise outcomes for individuals with egg allergy. Factors such as quality of life, including social inclusion and dietary diversity, as well as economic implications are crucial considerations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».