Lipocalin-2 and calprotectin as stool biomarkers for predicting necrotizing enterocolitis in premature neonates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Necrotizing enterocolitis (NEC) is a major challenge for premature infants in neonatal intensive care units and efforts toward the search for indicators that could be used to predict the development of the disease have given limited results until now. METHODS: In this study, stools from 132 very low birth weight infants were collected daily in the context of a multi-center prospective study aimed at investigating the potential of fecal biomarkers for NEC prediction. Eight infants (~6%) received a stage 3 NEC diagnosis. Their stools collected up to 10 days before diagnosis were included and matched with 14 non-NEC controls and tested by ELISA for the quantitation of eight biomarkers. RESULTS: Biomarkers were evaluated in all available stool samples leading to the identification of lipocalin-2 and calprotectin as the two most reliable predicting markers over the 10-day period prior to NEC development. Pooling the data for each infant confirmed the significance of lipocalin-2 and calprotectin, individually and in combination 1 week in advance of the NEC clinical diagnosis. CONCLUSIONS: The lipocalin-2 and calprotectin tandem represents a significant biomarker signature for predicting NEC development. Although not yet fulfilling the "perfect biomarker" criteria, it represents a first step toward it. IMPACT: Stool biomarkers can be used to predict NEC development in very low birth weight infants more than a week before the diagnosis. LCN2 was identified as a new robust biomarker for predicting NEC development, which used in conjunction with CALPRO, allows the identification of more than half of the cases that will develop NEC in very low birth weight infants. Combining more stool markers with the LCN2/CALPRO tandem such as PGE2 can further improve the algorithm for the prediction of NEC development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».