Performance Characteristics of Combinations of Host Biomarkers to Identify Women with Occult Placental Malaria: A Case-Control Study from Malawi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of its propensity to sequester in the placental intervillous space, Plasmodium falciparum can evade detection by peripheral smear in women with placental malaria (PM). We evaluated host biomarkers as potential indicators of occult PM infections. METHODS AND FINDINGS: Using a case-control design, we evaluated the ability of biomarkers to identify PM in the absence of circulating peripheral parasites (n = 24) compared to placental smear-negative controls (n = 326). We measured levels of biomarkers (C3a, C5a, CRP, angiopoietin-1, angiopoietin-2, sTie-2, sEndoglin, VEGF, sFlt-1, tissue factor, and leptin) in maternal peripheral plasma at delivery. Using ROC curve analysis, we assessed the ability of clinical parameters and biomarkers to accurately detect PM infections identified by placental smear. We show that decreases in sFlt-1 and leptin and increases in CRP were associated with occult PM infections (p<0.01) and correlated with placental parasitaemia (p<0.01). Individually, all markers had moderate ability to diagnose occult PM infections with areas under the ROC between 0.62 and 0.72. In order to improve diagnostic performance, we generated simple scoring systems to identify PM infections using either a clinical score (0-2), a biomarker score (0-3) or a clinical plus biomarker score (0-5). The combinatorial model that incorporated both clinical parameters and biomarkers had an area under curve (AUC) of 0.85 (95% CI, 0.81-0.89), which was significantly better at identifying occult PM infections than the clinical score alone (p = 0.001). CONCLUSION: These data suggest that host biomarkers in the maternal peripheral blood may improve the detection of PM in the absence of peripheral parasitaemia.
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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) | 0,001 | 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 ».