Allergic Risk Among the Children in Southern China: The Association of Influencing Factors with the Allergen Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Jieyan Ma,1 Genfeng Wu,2 Heming Huang,1 Gaochi Li3 1Clinical Laboratory, Longgang District Maternity & Child Healthcare Hospital of Shenzhen City (Affiliated Shenzhen Women and Children’s Hospital (Longgang) of Shantou University Medical College), Shenzhen, Guangdong, People’s Republic of China; 2Department of Paediatrics, Longgang District Maternity & Child Healthcare Hospital of Shenzhen City (Affiliated Shenzhen Women and Children’s Hospital (Longgang) of Shantou University Medical College), Shenzhen, Guangdong, People’s Republic of China; 3Genetics Laboratory, Longgang District Maternity & Child Healthcare Hospital of Shenzhen City (Affiliated Shenzhen Women and Children’s Hospital (Longgang) of Shantou University Medical College), Shenzhen, Guangdong, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Gaochi Li, Genetics Laboratory, Longgang District Maternity & Child Healthcare Hospital of Shenzhen City (Affiliated Shenzhen Women and Children’s Hospital (Longgang) of Shantou University Medical College), Shenzhen, Guangdong, People’s Republic of China, Email leecoach198009@126.comBackground: Due to the inability of children with allergies to exhibit appropriate clinical symptoms, pediatricians often face the challenge of accurately diagnosing allergic diseases in children. Identifying the distribution of allergens is essential for the effective diagnosis and treatment of allergic diseases.Methods: We investigated the distribution of 28 allergens among 12,292 suspected allergic children in Shenzhen, whose serum-specific IgE was subjected to relevance analysis with influencing factors.Results: The results showed the overall allergen distribution was 66.36%. Mite, cow’s milk, and egg white were the most prevalent allergens. Indoor allergens are significantly higher than outdoor allergens. There was extensive cross-reactivity among homologous species of allergens such as crustacean allergens, plant-derived allergens, etc. A 14KDa profilin as a common ingredient is suspected to be the main cause of the cross-reactivity among these plant-derived allergens. The frequencies of mite, cow’s milk and egg white showed different trends with growing age, indicating that the frequencies of allergens are age-related. Various mechanisms of immune systems of children mature at different ages. We found that the proportion of mite sensitivity was highest in children with allergic rhinitis and conjunctivitis, while the proportion of cow’s milk and egg white sensitivity was higher in children with allergic dermatitis such as eczema and urticaria.Conclusion: Age and cross-reactivity play important roles in diagnosing allergies in children. Children at different ages exhibit varying sensitivities to different types of allergens, and identifying cross-reactions helps to comprehensively understand children’s allergic status. Pediatricians can develop corresponding prevention and management measures based on allergen results and clinical symptoms. Keywords: allergen distribution, correlation, cross-reactivity, age, allergic symptoms
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».