Long-term Effects of Clearing Helicobacter pylori on Growth in School-age Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A new Helicobacter pylori infection affects growth velocity negatively, and clearing the infection produces a small significant rebound, but it is not known whether height and weight in children are impacted over the long term. METHODS: We investigated 295 school-age children followed in 2 cohorts, treated (150) and untreated (145), from 2004 for 3.7 years with 1105 child-years of observation. Follow-up intervals were 3 months for anthropometry measurements and 6 months for H. pylori status ascertained by urea breath test. Height in centimeters and weight in kilograms were analyzed using growth models. RESULTS: A multivariate mixed model that adjusted for age, sex, father's education, and number of siblings found no significant differences in height or weight at baseline by H. pylori status. The same model showed a significant impact of clearing H. pylori across time, with increasing significant differences in average height and weight as the follow-up progressed. CONCLUSIONS: Children who were always negative or who cleared the infection grew significantly faster than those who stayed positive after adjusting for other covariates. This study suggests that school-age children's growth benefits from being treated for H. pylori infection.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».