Association of intestinal pathogens with faecal markers of environmental enteric dysfunction among slum‐dwelling children in the first 2 years of life in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Environmental Enteric Dysfunction (EED) can be assessed by faecal biomarkers such as Myeloperoxidase (MPO), Neopterin (NEO) and Alpha-1 anti-trypsin (AAT). We aimed to test the association of intestinal pathogens with faecal markers of EED among slum-dwelling children in first 2 years of life. METHODS: The MAL-ED birth cohort data of Bangladesh site were used to conduct this analysis. Multivariable analyses using Generalized Estimating Equations (GEE) were performed to test the association between intestinal pathogens and faecal markers of EED. RESULTS: Giardiasis, ascariasis and trichuriasis were the most frequent parasitic infections and Campylobacter spp., Enteroaggregative Escherichia coli (EAEC) and Enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC) were the common bacterial pathogens observed in stool samples of the children. Overall, 71%, 97% and 58% of stool samples were above values considered normal in non-tropical settings for MPO, NEO and AAT respectively. Giardiasis was found to be significantly associated with MPO (Coefficient = 0.55; 95% CI = 0.15, 0.95; P-value = 0.008) and AAT concentrations (Coefficient = 0.34; 95% CI = 0.04, 0.63; P-value = 0.03). A significant association was found between trichuriasis and NEO (Coefficient = 0.90; 95% CI = 0.19, 1.61; P-value = 0.01). Trichuriasis (Coefficient = 1.71; 95% CI = 0.32, 3.11; P-value = 0.02) and giardiasis (Coefficient = 1.51; 95% CI = 0.79, 2.23; P-value <0.001) were significantly associated with EED score. Children with EAEC had significantly higher MPO concentrations (Coefficient = 0.33; 95% CI = 0.06, 0.61; P-value = 0.02). CONCLUSION: The study results imply the importance of intestinal pathogens in contributing to intestinal inflammation and increased intestinal permeability in young children.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».