Nutrient Insufficiencies/Deficiencies in Children With Sickle Cell Disease and Its Association With Increased Disease Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is characteristically described as a disease of hemolytic anemia and vaso-occlusive crises (VOCs). However, patients suffer from a multitude of other problems including impaired development, chronic pain, and increased susceptibility to infection. Nutritional deficiency has been implicated as a contributor to these issues. PROCEDURE: We reported the nutrition status with respect to vitamin D, zinc, B6, B12, folate, and homocysteine serum levels in Canadian children with SCD (n = 91). We also tested for associations between nutrients and markers of disease severity and growth. RESULTS: Almost half the sample (42%) had multiple nutrient insufficiencies/deficiencies, and a further 27% had a single insufficiency/deficiency. The most common insufficiency/deficiency was zinc in 57% followed by calcidiol (25 dihydroxyvitamin D (25(OH)D)) (52%). Sixteen percent of patients had low vitamin B6 levels, while folate, calcitriol (1,25(OH)D), and homocysteine levels were normal. Increased number of vitamin insufficiencies/deficiencies was associated with increasing disease severity (P = 0.018). Zinc insufficiency/deficiency was significantly associated with an increased number of home pain crises (P = 0.001) and an increased incidence of hospitalizations for VOCs (P = 0.01). CONCLUSIONS: Our findings show that patients with SCD commonly have multiple nutrient insufficiencies/deficiencies and support the growing evidence for the link between low zinc and increased VOC. It also indicates that increased nutrient insufficiencies/deficiencies are associated with increased disease severity in SCD. Prospective studies with larger samples are needed to further elucidate the relationship between nutrient deficiencies and SCD, and to determine whether nutrient supplementation can improve the disease course.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».