Impact of Changing Eicosapentaenoic Acid and Docosahexaenoic Acid Levels on Hematologic Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objectives of the study were to assess inflammation and immune health in children aged 5 to 9 years living in a low-income environment and to determine the association of measures of immune status with child BMI-for-age.Methods: This cross-sectional study is part of a larger study investigating dietary intake, cognition, behavior, and physical fitness in young schoolchildren.A total of 158 apparently healthy children (i.e., no known or current co-morbidities e.g.fever, cough etc. and actively attending class) in kindergarten and first grade were randomly selected from two public schools in Metro Manila, Philippines.Venous blood was extracted and immune health determined from a complete blood count.Serum C-reactive protein was determined by standard CRP test.Weight and height were measured using a standard Detecto weighing scale with height rod.The 2007 WHO Growth Reference (BMI-for-age) was used for classification.Chi-square test and Fisher's exact test (SPSS v.26) were used to assess differences between groups.Results: Inflammation (measured as CRP) was more prevalent among children with high BMI (overweight and obese) (31.3%) than among those with normal and low BMI (6.8% and 4.0%, respectively) (p.001).Neutropenia (low neutrophils) was more prevalent among children with high BMI (58.1%) than children with normal (54.3%) or low BMI (18.2%) (p.011).High eosinophil level was more prevalent among children with low BMI (45.5%) compared with normal (21%) and high BMI (19.4%) (p.04).Conclusions: Children in this sample with overweight and obese BMI-for-age were more likely to have inflammation and poorer immune health (characterized by low neutrophils) than those with either normal or low BMI.High eosinophil levels among low BMI (thin) children could possibly be due to the presence of parasitic infection, as these children often belonged to the poorest families in the community whose access to sanitation facilities were inadequate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».