Inflammatory profiles in febrile children with moderate and severe malnutrition presenting at-hospital in Uganda are associated with increased mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children in Africa carry a disproportionate burden of malnutrition and infectious disease. Together, malnutrition and infection are major contributors to global child mortality; however, their collective impact on immune activation are not well described. METHODS: This was a secondary analysis of a prospective cohort study of children hospitalized with acute febrile illness at a single centre in Uganda. We investigated the association between malnutrition (determined using the mid-upper arm circumference, MUAC), immune activation (as measured by inflammatory markers IL-6, IL-8, CXCL10, CHI3L1, sTNFR1, Cystatin C, granzyme B, and sTREM-1), and mortality. FINDINGS: Of the 1850 children eligible for this secondary analysis, 71 (3.8%) and 145 (11.7%) presented with severe acute malnutrition (SAM, MUAC <115 mm) and moderate malnutrition (MUAC 115 to < 125 mm), respectively. SAM was associated with increased concentrations of CHI3L1, sTNFR1, Cystatin C, and sTREM-1, and decreased concentrations of CXCL10 and granzyme B, even after controlling for age, sex, and disease severity at presentation. There were 77 deaths (4.2%). SAM was associated with a 9.2-fold (95% CI 4.8-46), 17-fold (95% CI 3.9-74), and 13-fold (95% CI 3.5-52) increased odds of death in children with pneumonia, malaria, and diarrheal illness, respectively. Mediation analysis implicated sTREM-1 and CHI3L1 in the effect of SAM on mortality, suggesting that enhanced activation of these inflammatory pathways is associated with the increased mortality in undernourished children with pneumonia and malaria. INTERPRETATION: Collectively, these data highlight systemic inflammation as a common pathway associated with malnutrition and infection that could be targeted to mitigate the burden of acute febrile illness in LMICs. FUNDING: This work was supported in part by the Canadian Institutes of Health Research, and by kind donations from The Tesari Foundation and Kim Kertland. The funders had no role in design, analysis, or reporting of these studies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».