Combinations of Host Biomarkers Predict Mortality among Ugandan Children with Severe Malaria: A Retrospective Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».