Assessing the relationship between maternal peanut consumption during pregnancy and the prevalence of peanut allergy in a birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
Allergy is one of the most common chronic diseases of childhood and often presents early in life. Food allergies are typically the initial presentation of allergic disease. In the past, many medical/pediatric societies recommended avoidance or delayed introduction of certain foods, especially peanuts, in an attempt to reduce the risk of food allergy in children. However, it is now realized that this may not be the correct advice to give all mothers. The Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) study is a national, general population-based, longitudinal birth cohort study across four different centres in Canada: Vancouver, Edmonton, Winnipeg and Toronto. Data including maternal food frequency questionnaires and results of skin prick testing (SPT) to foods were collected. This data from the CHILD study was analyzed using a statistical analysis system (SAS) in order to determine the relationship between maternal consumption of peanut during pregnancy and the outcome of peanut sensitization as defined by SPT. Two mean wheal diameter cut-off points at 2 mm or greater or 3 mm or greater, which are commonly used in epidemiological studies, were used to indicate sensitization in this study. An unadjusted association was only found between maternal consumption of peanuts, other nuts and seeds and sensitization to peanut as indicated by development of a wheal measuring 3 mm or greater in diameter in response to skin prick testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».