Dermatological changes in a prospective cohort of acutely ill, hospitalised Malawian children, stratified according to nutritional status
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Since the first documentation of skin changes in malnutrition in the early 18th century, various hair and skin changes have been reported in severely malnourished children globally. We aimed to describe the frequency and types of skin conditions in children admitted with acute illness to Queen Elizabeth Central Hospital, Blantyre, Malawi across a spectrum of nutritional status and validate an existing skin assessment tool. METHODS: Children between 1 week and 23 months of age with acute illness were enrolled and stratified by anthropometry. Standardised photographs were taken, and three dermatologists assessed skin changes and scored each child according to the SCORDoK tool. RESULTS: Among 103 children, median age of 12 months, 31 (30%) had severe wasting, 11 (11%) kwashiorkor (nutritional oedema), 20 (19%) had moderate wasting, 41 (40%) had no nutritional wasting and 18 (17%) a positive HIV antibody test. Six (5.8%) of the included patients died. 51 (50%) of children presented with at least one skin change. Pigmentary changes were the most common, observed in 35 (34%), with hair loss and bullae, erosions and desquamation the second most prevalent skin condition. Common diagnoses were congenital dermal melanocytosis, diaper dermatitis, eczema and postinflammatory hyperpigmentation. Severe skin changes like flaky paint dermatosis were rarely identified. Inter-rater variability calculations showed only fair agreement (overall Fleiss' kappa 0.25) while intrarater variability had a fair-moderate agreement (Cohen's kappa score of 0.47-0.58). DISCUSSION: Skin changes in hospitalised children with an acute illness and stratified according to nutritional status were not as prevalent as historically reported. Dermatological assessment by means of the SKORDoK tool using photographs is less reliable than expected.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».