Early Biomarkers in Neonatal Necrotizing Enterocolitis: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Necrotizing enterocolitis (NEC) is a frequent serious disease of the digestive system in neonates. It is considered as an important cause of serious neonatal complication and death. Therefore, its early suspicion and proper management are important. AIM: Early and sensitive detection of neonatal NEC through determination of levels of fecal calprotectin (FCP), serum levels of procalcitonin (PCT), high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), epithelial neutrophil activating peptide-78 (ENA-78), and interleukin 18 (IL-18). METHOD: This prospective case control study was conducted in Tanta University Hospital from June 2016 to March 2018. The study included 20 healthy neonates (control group) and 20 NEC newborn patients. They were all subjected to the measurement of levels of FCP and serum levels of hs-CRP, PCT, ENA-78, IL-18, Malondialdehyde (MDA), and total antioxidant capacity (TAC). Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was conducted for FCP, ENA-78, PCT, hs-CRP, and IL-18. RESULTS: The study found a detectable increase in FCP level and serum levels of hs-CRP, PCT, ENA-78, IL-18, and MDA in NEC group in comparison to their levels in the control group. Also, it found a detectable decline in the levels of TAC in comparison to its level in the control group. CONCLUSION: FCP, ENA-78, and PCT can be considered as early markers for diagnosis of NEC.
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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 | 0,000 | 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 ».