Site specific incidence rate of genomic subtypes of enteropathogenic Escherichia coli and association with enteric inflammation and child growth
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of information highlighting the possible association between the genomic subtypes of enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) on environmental enteric dysfunction (EED) and on linear growth during childhood. Genomic subtypes of EPEC from stool samples collected from 1705 children enrolled in the MAL-ED birth cohort were detected by TaqMan Array Cards. We measured site-specific incidence rate by using Poisson regression models, identified the risk factors and estimated the association of genomic subtypes of EPEC with the composite EED score and linear growth at 24 months of age. In general, the highest incidence rate (39%) was found among children having aEPEC infection, which was the greatest in Tanzania (54%). Exclusive breastfeeding and having an improved sanitation facility were found to be protective factors against EPEC infection. In the multivariate models, in overall effect after adjusting for the potential covariates aEPEC showed strong positive associations with the EED scores and tEPEC showed a positive association with poor linear growth at 24 months of age. Our analyses may lay the cornerstone for a prospective epidemiologic investigation for a potential vaccine development aimed at reducing the burden of EPEC infections and combat childhood malnutrition.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».