Fórmula hidrolisada na prevenção da doença alérgica em idade pediátrica: revisão baseada na evidência
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Rever a evidência existente acerca da eficácia da suplementação com fórmulas hidrolisadas na prevenção de doença alérgica em crianças de termo. Fontes de dados: The Cochrane Database, MEDLINE/PubMed, National Guideline Clearinghouse, Guideline Finder e Canadian Medical Association. Métodos de revisão: Pesquisa de normas de orientação clínica, meta-análises, revisões sistemáticas e ensaios clínicos aleatorizados e controlados, entre janeiro de 2009 e janeiro de 2019, em inglês e limitado a estudos em humanos. A query de pesquisa incluiu os seguintes termos MeSH: Protein Hydrolysates; Hypersensitivity; Allergy and Immunology; Rhinitis; Allergic, Seasonal; Asthma. Para a atribuição dos níveis de evidência e forças de recomendação utilizou-se a Strenght Of Recomendation Taxonomy (SORT), da American Academy of Family Physicians. Resultados: Foram encontrados 23 artigos, dos quais três cumpriram os critérios de inclusão: duas meta-análises e um estudo de coorte. Apenas um dos estudos incluídos apresentou resultados estatisticamente significativos na redução da doença alérgica. Os restantes estudos não demonstraram evidência na redução da doença alérgica. Conclusões: Após a análise dos artigos concluiu-se que não existe evidência científica na utilização de suplementação com leite hidrolisado para a prevenção da doença alérgica (força de recomendação B). Considera-se que são necessários mais estudos, com qualidade superior, que validem a evidência encontrada e auxiliem na formulação de hipóteses.
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 | 0.013 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".