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Enregistrement W2090064580 · doi:10.1371/journal.pone.0017440

Combinations of Host Biomarkers Predict Mortality among Ugandan Children with Severe Malaria: A Retrospective Case-Control Study

2011· article· en· W2090064580 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInflammation biomarkers and pathways
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Blood FoundationAdvanced Research Projects AgencyCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics Institute
Mots-clésMalariaProcalcitoninNeopterinMedicineReceiver operating characteristicCerebral MalariaBiomarkerImmunologyPlasmodium falciparumInternal medicineGastroenterologyBiologySepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe malaria is a leading cause of childhood mortality in Africa. However, at presentation, it is difficult to predict which children with severe malaria are at greatest risk of death. Dysregulated host inflammatory responses and endothelial activation play central roles in severe malaria pathogenesis. We hypothesized that biomarkers of these processes would accurately predict outcome among children with severe malaria. METHODOLOGY/FINDINGS: Plasma was obtained from children with uncomplicated malaria (n = 53), cerebral malaria (n = 44) and severe malarial anemia (n = 59) at time of presentation to hospital in Kampala, Uganda. Levels of angiopoietin-2, von Willebrand Factor (vWF), vWF propeptide, soluble P-selectin, soluble intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), soluble endoglin, soluble FMS-like tyrosine kinase-1 (Flt-1), soluble Tie-2, C-reactive protein, procalcitonin, 10 kDa interferon gamma-induced protein (IP-10), and soluble triggering receptor expressed on myeloid cells-1 (TREM-1) were determined by ELISA. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to assess predictive accuracy of individual biomarkers. Six biomarkers (angiopoietin-2, soluble ICAM-1, soluble Flt-1, procalcitonin, IP-10, soluble TREM-1) discriminated well between children who survived severe malaria infection and those who subsequently died (area under ROC curve>0.7). Combinational approaches were applied in an attempt to improve accuracy. A biomarker score was developed based on dichotomization and summation of the six biomarkers, resulting in 95.7% (95% CI: 78.1-99.9) sensitivity and 88.8% (79.7-94.7) specificity for predicting death. Similar predictive accuracy was achieved with models comprised of 3 biomarkers. Classification tree analysis generated a 3-marker model with 100% sensitivity and 92.5% specificity (cross-validated misclassification rate: 15.4%, standard error 4.9%). CONCLUSIONS: We identified novel host biomarkers of pediatric severe and fatal malaria (soluble TREM-1 and soluble Flt-1) and generated simple biomarker combinations that accurately predicted death in an African pediatric population. While requiring validation in further studies, these results suggest the utility of combinatorial biomarker strategies as prognostic tests for severe malaria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle