Bangladesh Environmental Enteric Dysfunction (BEED) study: protocol for a community-based intervention study to validate non-invasive biomarkers of environmental enteric dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Environmental enteric dysfunction (EED) is a subacute inflammatory condition of the small intestinal mucosa with unclear aetiology that may account for more than 40% of all cases of stunting. Currently, there are no universally accepted protocols for the diagnosis, treatment and ultimately prevention of EED. The Bangladesh Environmental Enteric Dysfunction (BEED) study is designed to validate non-invasive biomarkers of EED with small intestinal biopsy, better understand disease pathogenesis and identify potential therapeutic targets for interventions designed to control EED and stunting. METHODS AND ANALYSIS: ). After screening, participants eligible for study provide faecal, urine and plasma specimens to quantify the levels of candidate EED biomarkers before and after receiving a nutritional intervention. Participants who fail to respond to nutritional therapy are considered as the candidates for upper gastrointestinal endoscopy with biopsy. Histopathological scoring for EED will be performed on biopsies obtained from several locations within the proximal small intestine. Candidate EED biomarkers will be correlated with nutritional status, the results of histochemical and immunohistochemical analyses of epithelial and lamina propria cell populations, plus assessments of microbial community structure. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval was obtained in all participating institutes. Results of this study will be submitted for publication in peer-reviewed journals. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov ID: NCT02812615. Registered on 21 June 2016.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».