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Enregistrement W2941414062 · doi:10.1186/s12941-019-0309-x

Plasma cell-free DNA: a potential biomarker for early prediction of severe dengue

2019· article· en· W2941414062 sur OpenAlexaff
Đào Huy Mạnh, Shyam Prakash Dumre, Shusaku Mizukami, Lan Weiss, Nguyễn Văn Thường, Tran Thi Ngoc Ha, Le Hong Phuc, Tran Van An, Thuan Minh Tieu, Mohamed Gomaa Kamel, Mostafa Ebraheem Morra, Vu Thi Que Huong, Nguyen Tien Huy, Kenji Hirayama

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical Microbiology and Antimicrobials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésDengue feverBiomarkerMedical microbiologyCell-free fetal DNAParasitologyVirologyMedicineComputational biologyInternal medicineBiologyOncologyBioinformaticsImmunologyGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Considerable progress has been made in dengue management, however the lack of appropriate predictors of severity has led to huge number of unwanted admissions mostly decided on the grounds of warning signs. Apoptosis related mediators, among others, are known to correlate with severe dengue (SD) although no predictive validity is established. The objective of this study was to investigate the association of plasma cell-free DNA (cfDNA) with SD, and evaluate its prognostic value in SD prediction at acute phase. METHODS: This was a hospital-based prospective cohort study conducted in Vietnam. All the recruited patients were required to be admitted to the hospital and were strictly monitored for various laboratory and clinical parameters (including progression to SD) until discharged. Plasma samples collected during acute phase (6-48 h before defervescence) were used to estimate the level of cfDNA. RESULTS: Of the 61 dengue patients, SD patients (n = 8) developed shock syndrome in 4.8 days (95% CI 3.7-5.4) after the fever onset. Plasma cfDNA levels before the defervescence of SD patients were significantly higher than the non-SD group (p = 0.0493). From the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, a cut-off of > 36.9 ng/mL was able to predict SD with a good sensitivity (87.5%), specificity (54.7%), and area under the curve (AUC) (0.72, 95% CI 0.55-0.88; p = 0.0493). CONCLUSIONS: Taken together, these findings suggest that cfDNA could serve as a potential prognostic biomarker of SD. Studies with cfDNA kinetics and its combination with other biomarkers and clinical parameters would further improve the diagnostic ability for SD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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