Développement d’un nouveau champ de pratique : le rôle de la diététiste/nutritionniste en immunothérapie orale
Bibliographic record
Abstract
Un récent traitement pour les allergies alimentaires, soit l’immunothérapie orale, est maintenant offert au CHU Sainte-Justine. Le manque de variété et l’aversion envers les allergènes sont des problématiques fréquentes vécues par les patients. Il a été remarqué que l’intervention d’une nutritionniste serait bénéfique, bien que les modalités de la pratique devaient être définies puisqu’inexistante dans la littérature scientifique. nous avons donc créé et instauré une nouvelle prise en charge nutritionnelle, qui vise également à effectuer une surveillance de l’état nutritionnel des patients. Cette intervention comprend une consultation dirigée par une nutritionniste et des outils d’options d’équivalences destinés aux patients afin d’offrir une plus grande variété dans les doses à consommer. L’impact positif de l’intervention nutritionnelle a d’ailleurs été démontré par un essai randomisé contrôlé dont les résultats soulignent l’importance d’inclure une nutritionniste dans l’équipe multidisciplinaire en immunothérapie orale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".