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Enregistrement W2898820530 · doi:10.1101/460782

Different features of cholera in malnourished and non-malnourised children: analysis of 10-year surveillance data from a large diarrheal disease hospital in urban Bangladesh

2018· preprint· en· W2898820530 sur OpenAlexfundno aff
Sharika Nuzhat, Md Iqbal Hossain, Nusrat Jahan Shaly, Rafiqul Islam, Soroar Hossain Khan, Abu Syed Golam Faruque, Pradip Kumar Bardhan, Azharul Islam Khan, Mohammod Jobayer Chisti, Tahmeed Ahmed

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshGlobal Affairs Canada
Mots-clésMedicineCholeraPediatricsDiarrheaMalnutritionFunctional illiteracyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Malnourished children are more prone to infectious diseases including severe diarrhea compared to non-malnourished children. Understanding of the differences in the presentation of severe diarrhea such as cholera in children with varying nutritional status may help in the early identification and management these children. However, data are scarce on differences in the presentation in such children. Thus, we aimed to identify the clinical differentials among children with cholera with or without malnutrition. Methods: Data were extracted from diarrheal disease surveillance system (DDSS) of the Dhaka Hospital of icddr,b for the period, January 2008 to December 2017. Among under-five children, cholera positive (culture confirmed) and malnourished children (weight-for-age, weight-for-length or height-for-age Z score (WAZ, WHZ or HAZ) <-2) were considered as the cases (n=305) and children with cholera but non-malnourished (WAZ, HAZ, and WHZ ≥-2.00 to ≤+2.00) were the controls (n=276). Results : A total of 14,403 under-five children were enrolled in the surveillance system during the study period. After adjusting for potential covariates such as maternal illiteracy and slum dwelling, it was revealed that under-five malnourished children with cholera significantly more often presented to the hospital during evening hours (6 pm to 12 mid-night) (OR=1.64, 95% CI=1.16-2.31, P<0.05), had fathers who were illiterate (OR=1.70, 95% CI=1.11-2.62, P<0.05), presented with history of cough within last 7 days (OR=1.64, 95% CI=1.10-2.43, P<0.05), dehydrating diarrhea (OR=1.70, 95% CI=1.15-2.53, P<0.05), and had longer hospitalization (OR=1.50, 95% CI=1.05-2.14, P<0.05). Conclusions: The study results underscore the importance of understanding of the basic differences in the presentation of severe cholera in malnourished children for prompt identification and the subsequent management of these children. These observations may help policy makers in formulating better case management strategy. Author Summary: Malnourished children are more vulnerable to infectious diseases including cholera in comparison to the non-malnourished children. They often have suboptimal immune function, though there is no precise information on whether there is any difference in associated factor(s) or clinical course of cholera in under-five children with varying nutritional status. Therefore, this study was conducted to elucidate these insights by using the surveillance data of the Dhaka hospital of icddr,b. Among all the under-five children with cholera, 305 malnourished (WAZ or WLZ or HAZ <-2) children constituted as the cases (malnourished), and another 276 non-malnourished (WAZ, HAZ, and WHZ ≥-2.00GtoG≤+2.00) cholera children formed the comparison group. In this study we revealed that care seeking at evening time was more common in the malnourished children with cholera compared to those without malnutrition. Dehydrating diarrhea was about two folds higher and prolonged hospitalization was frequent in malnourished children with cholera than their counterparts. These key findings may help policy makers in formulating better case management strategy in the near future.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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