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Enregistrement W4286628857 · doi:10.3389/fcimb.2022.901324

Infection With Escherichia Coli Pathotypes Is Associated With Biomarkers of Gut Enteropathy and Nutritional Status Among Malnourished Children in Bangladesh

2022· article· en· W4286628857 sur OpenAlexfundno aff
Md. Amran Gazi, Md Ashraful Alam, Shah Mohammad Fahim, Barbie Zaman Wahid, Shaila Khan, Md Ohedul Islam, Md. Mehedi Hasan, S. M. Tafsir Hasan, Subhasish Das, Mustafa Mahfuz, Rashidul Haque, Tahmeed Ahmed

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteGlobal Affairs CanadaDepartment for International DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésEscherichia coliEnteropathyMicrobiologyMalnutritionFecesDiarrheaBiologyGut microfloraMedicineBacteriaGastroenterologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escherichia coli ( E. coli ) pathotypes are the most common cause of diarrhea, especially in developing countries. Environmental Enteric Dysfunction (EED) is presumed to be the result of infection with one or more pathotypes and can affect intestinal health and childhood growth. We sought to investigate the association of E. coli pathotypes infection with biomarkers of EED and nutritional status among slum-dwelling malnourished children in Bangladesh. This study comprised a total of 1050 stunted and at risk of stunting children. TaqMan Array Card assays were used to determine the presence of E. coli pathotypes in feces. Prevalence of infection with EAEC was highest (68.8%) in this cohort of children, followed by EPEC (55.9%), ETEC (44%), Shigella/EIEC (19.4%) and STEC (3.2%). The levels of myeloperoxidase and calprotectin were significantly higher in EAEC (P=0.02 and P=0.04), EPEC (P=0.02 and P=0.03) and Shigella/EIEC (P=0.05 and P=0.02) positive participants while, only calprotectin was significantly higher in ETEC (P=0.01) positive participants. Reg1B was significantly higher in participants with EAEC (P=0.004) while, neopterin levels were significantly lower in ETEC (P=0.003) and Shigella/EIEC (P=0.003) positive cases. A significant positive relationship was observed between EAEC and fecal levels of Reg1B (β = 0.28; 95% CI = 0.12, 0.43; p-value<0.001). Besides, ETEC was found to be positively and significantly associated with the levels of calprotectin (β = 0.14; 95 percent CI = 0.01, 0.26; p-value=0.037) and negatively with neopterin (β = -0.16; 95% CI = -0.30, -0.02; p-value=0.021). On the other hand, infection with EPEC was found to be negatively associated with length-for-age (β = -0.12; 95% CI = -0.22, -0.03; p-value=0.011) and weight-for-age (β = -0.11; 95% CI = -0.22, -0.01; p-value=0.037). The study findings suggest that infection with certain E. coli pathotypes (EAEC and ETEC) influences gut health and EPEC is associated with linear growth and underweight in Bangladeshi children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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