Evaluation of the Nutritional and Hematological Status of Sickle Cell Children Monitored in the Pediatric Department of the University Hospital Center of Yalgado Ouedraogo
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the nutritional and hematological status of sickle cell children followed in the department of pediatrics of the Yalgado Ouédraogo University Hospital Centre (CHU-YO). Methodology: This was a cross-sectional study conducted from September 1, 2017, to February 28, 2018. All children with major sickle cell syndrome followed in the department of pediatrics at the CHU-YO and following their follow-up appointments were included in the study. Results: We included 230 children aged 11 months to 16 years with an average age of 8.5 years. The sex M/F ratio was 1.09. The SC heterozygotes were the most represented with 56.52%. The average hemoglobin level was 9.39 g/dl. The prevalences of wasting, stunting and underweight were respectively 23.04%, 15.65%, and 13.89%. In univariate analysis, the factors associated with emaciation was hyperleukocytosis (p=0.002).The factors associated with stunting were leukocytosis (p=0.01), severe anemia (p=0.01), SS phenotype (p=0.002), age range of 5-10 years (p=0.007), Secondary (P=0.007) and higher level (p=0.001) of father’s education, secondary (p=0.027) and higher level (p=0.034)of mothers’education , farmer(p=0.003) trader (p=0.042), and informal occupation of father (p = 0.002),and breastfeeding duration after 24 months (p=0.006). For underweight associated factors in univariate analysis were SS phenotype (p=0.003) and severe anemia (p=0.01). Conclusion: The prevalence of different types of malnutrition deficiency of sickle cell children followed at CHU-YO was high. It is important to strengthen the nutritional monitoring of children with sickle cell disease for better management of the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».