Notice bibliographique
Résumé
Food allergy (FA) is a significant public health concern, with its prevalence rising globally and greatly affecting the lives of patients and their families. The increasing burden on healthcare systems and the impact on quality of life underscore the need for better understanding and management strategies. The dual-allergen hypothesis suggests that early skin exposure to allergens increases sensitization risk, while early oral exposure and sustained ingestion of foods promote tolerance While diet is not the only factor in FA development, eating allergenic foods early and often can profoundly prevent FA despite other risk factors such as eczema. Treatment approaches vary by a number of factors including patient preference. Avoidance remains an option, but tailored avoidance, such as allowing denatured food products with milk and egg is now commonplace. Food immunotherapy approaches via multiple routes and doses are becoming more available. Immunotherapy can result in marked reductions in food reactivity which may be sustained for weeks or months or even longer off treatment for some patients. Biologics are also being more widely offered to increase the amount of food that can be safely ingested to facilitate immunotherapy. With the current approaches, treatment at a time of low IgE formation, often associated with younger age, may be the most effective for remission, but older ages may benefit from the increase in the threshold of reactivity that food-based treatments can provide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».