Host-Based Prognostic Biomarkers to Improve Risk Stratification and Outcome of Febrile Children in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Fever is one of the leading causes for pediatric medical consultation and the most common symptom at clinical presentation in low- and middle-income countries (LMICs). Most febrile episodes are due to self-limited infections, but a small proportion of children will develop life-threatening infections. The early recognition of children who have or are progressing to a critical illness among all febrile cases is challenging, and there are currently no objective and quantitative tools to do so. This results in increased morbidity and mortality among children with impending life-threatening infections, whilst contributing to the unnecessary prescription of antibiotics, overwhelming health care facilities, and harm to patients receiving avoidable antimicrobial treatment. Specific fever origin is difficult to ascertain and co-infections in LMICs are common. However, many severe infections share common pathways of host injury irrespective of etiology, including immune and endothelial activation that contribute to the pathobiology of sepsis (i.e., pathogen "agnostic" mechanisms of disease). Importantly, mediators of these pathways are independent markers of disease severity and outcome. We propose that measuring circulating levels of these factors can provide quantitative and objective evidence to: enable early recognition of severe infection; guide patient triage and management; enhance post-discharge risk stratification and follow up; and mitigate potential gender bias in clinical decisions. Here, we review the clinical and biological evidence supporting the clinical utility of host immune and endothelial activation biomarkers as components of novel rapid triage tests, and discuss the challenges and needs for developing and implementing such tools.
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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 | 0,001 |
| 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 ».