Correction: Low Birthweight (LBW) and Neonatal Hyperbilirubinemia (NNH) in an Indian Cohort: Association of Homocysteine, Its Metabolic Pathway Genes and Micronutrients as Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: Indian subcontinent has the highest child mortality rates along with a very high frequency of low birthweight (LBW).Folate and vitamin B12 (Vit-B12) are necessary during foetal development and their deficiency prevalence in Indians is very high.The objective of the present paper is to assess whether foetal homocysteine (Hcy)/folate metabolic pathway genes, their cofactors and homocysteine level independently (or collectively) predispose children to Low birth weight.Methods: Cord blood was collected for the study.Frequency of 5 SNPs in 4-Hcy-pathway genes, and levels of Hcy, Vit-B12 and folate were evaluated.Results: Of the 421 newborns recruited for the study, 38% showed low birth weight (<2.5kg) and 16% were preterm babies.101 neonates developed neonatal hyperbilirubinemia (NNH).High prevalence of Vit-B12 (65%) and folate (27%) deficiency was observed in newborns along with hyperhomocystinemia (hypHcy-25%).Preterm delivery, micronutrient deficiency, hypHcy and MTHFR 677T SNP are associated as risk factor while G allele of TCN2 C776G is protective against LBW.MTHFR 677T allele and folate deficiency are also independent risk factors for NNH. Conclusion:We record the highest incidence of Vit-B12, folate deficiency and elevated Hcy levels, of all the studies so far reported on neonates.These together with MTHFR 677T are potential risk factors for LBW.Association of impaired folate/Hcy metabolism with NNH is reported for the first time and the possible way of interaction is discussed.It appears that proper nutritional management during pregnancy would reduce the risk of complex clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,007 |
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 ».